AIを活用した油流出予測システムが、緊急対応の精度を最大25％向上させる可能性を示している。油流出は海洋生態系に深刻な被害をもたらし、沿岸地域の生活や経済に長期的な影響を及ぼす恐れがある。従来の数値モデル、特にMEDSLIK-IIは、海中での油の移動や変化をシミュレートする手法として用いられてきたが、その精度は、油の物理的挙動を決定する重要なパラメータの調整に人間の専門的判断に依存していた点で限界があった。この手動によるパラメータ調整は経験に基づくものの、実際の海洋・大気環境の複雑さや変動を十分に再現できず、予測の信頼性に課題を抱えていた。 今回開発されたAI駆動型予測システムは、過去の実測データとシミュレーション結果を統合し、機械学習によって最適なパラメータを自動で推定する。これにより、人間の主観的判断のばらつきを低減し、リアルタイムの環境変化に柔軟に対応できる。実験では、従来モデルと比較して、油の拡散範囲や到達時刻の予測精度が平均25％向上した。特に、風速や潮流の急激な変化に伴う予測のずれを大幅に改善した。 この技術は、災害発生直後の早期対応や、清掃活動の効率化、沿岸地域への被害予測に活用可能。環境省や海洋監視機関が今後、このAI予測システムを災害対策の標準ツールとして導入する動きが見込まれている。AIの活用により、油流出事故の影響を最小限に抑える体制の強化が進むと期待されている。