人工知能は地球が私たちが思っていたよりも早く温暖化していることを発見

人工知能は、私たちが予想よりもずっと早く地球温暖化の臨界値に達することを発見しました。米国科学アカデミー紀要に掲載された研究では、研究者らは機械学習モデルを使用して、いつ摂氏 1.5 度の壁を超えるかを調べており、その結果は憂慮すべきものです。科学者らによると、たとえ短期的に気候変動を軽減するための対策を講じたとしても、地球はもうすぐその到達点に達するという。

スタンフォード大学の気候学者ノア・S・ディフェンボー氏とコロラド州立大学大気科学部教授のエリザベス・A・バーンズ氏は、人工ニューラルネットワーク（ANN）を利用した。過去の気温観測の空間パターンを使用して、人工知能は 2033 年から 2035 年の間に気温が 1.5 度に達すると推定します。

予測は 3 つの温室効果ガス排出シナリオを考慮して行われました。これらのパラメータの下で、研究者らは、2050 年から 2054 年の間に地球が 2 度の温暖化に達することも発見しました。人工知能の推定値は、気候変動に関する政府間パネル (IPCC) の評価と一致しています。第 6 次評価報告書 (AR6) の結果は、2030 年代初頭に摂氏 1.5 度の基準を超えると予測しています。

2度の場合、今世紀末とするいくつかの予測と比較すると違いがあります。研究者らは、AIの推定値がAR6の評価と一致していると述べており、AR6では、高排出量シナリオと中排出量シナリオでこの温度に到達する年をそれぞれ2041年と2060年としている。この研究では、すべての気候モデルが低シナリオで摂氏 2 度に達するわけではないことも強調しています。

人工知能は気候変動を予測する上でどの程度信頼できますか?

ディフェンボー氏とバーンズ氏は、人工知能の使用により独自のデータ主導型アプローチが提供されると述べています。ニューラル ネットワーク ベースのモデルは、温度マップから地球温暖化のタイミングを正確に予測します。これらのネットワークは気候モデルから学習するため、現実世界の表現にある程度の真実が必要であることは言及する価値があります。

AI 学習プロセスの欠点の 1 つは、データに偏りやエラーが存在する可能性があることです。これを回避するために、ニューラル ネットワークは複数の気候モデルに依存し、さまざまな強制シナリオを考慮しました。研究者らは、結果を以前の評価と比較すると差異が生じる可能性があることを保証しています。

1.5°C と 2°C で自然と人間のシステムに対するリスクが加速するという実質的な証拠を考慮すると、私たちの結果は、今後 30 年間に大きな影響を与える気候変動のさらなる証拠を提供します。

結果は憂慮すべきものだが、ディフェンボー氏はパリ協定によってもたらされる変化に期待を寄せている。地球温暖化は、海面上昇を始めとして世界中に壊滅的な影響を与えるでしょう。専門家らは、気温1.5度では今世紀末までに身長が48センチメートル、気温2度では56センチメートルに達すると推定している。

沿岸都市の洪水や浸食に加え、熱波が一般的になるだろう。気温が 1.5 度の場合、ヨーロッパでは毎年激しい波に見舞われる確率が 47% になります。しかし、AI モデルが正しく、2050 年に気温が 2 度に達した場合、毎年夏には多くの人の命を奪う高温に見舞われることはほぼ事実となるでしょう。

AI と IPCC の両方の予測は、私たちが今世紀中に 2 度に達することを証明しています。問題はそれがいつであるかです。