AI気候シミュレーションがティッピングポイントを予測

米国カリフォルニア工科大学主導の研究チームは、再帰型ニューラル演算子という人工知能モデルで、気候変動や航空工学などの複雑な系に起きる臨界点を事前予測できることを示した。論文は米国科学アカデミー紀要に掲載され、アニマ・アナンドクマール教授が筆頭著者を務め、コロラド大学ボルダー校や半導体大手エヌビディアも参加した。 従来の人工知能は、過去の天気と未来の天気が同じ法則に従う前提で学習するものが多く、条件変化に応じて関係自体が変わる系では予測が難しかった。新手法は時間変化を記憶し、学習済み物理ルールとの整合性が崩れる瞬間を検出し、後戻りが起きない臨界点の接近を示す。 研究チームは、二酸化炭素濃度上昇で海洋上の低層雲が消える気候モデルを検証し、想定される臨界点より二年超前から時期を予測した。誤差は約十一日だった。航空機翼の回りの乱れでも、迎角の変化に続く急激な揚力低下を予測した。成果は、気候科学、生態学、疫学、航空宇宙設計での突然変化の予測に活用できる可能性がある。