全米で深刻化する干ばつを受け、バージニア工科大学の研究チームが農業と半導体製造の水需要競合を調整する因果関係型AIモデルを開発し、学術誌に掲載した。生体系工学のフェラス・バタセ准教授が主導し、全米50州の水ストレス指標、灌漑データ、産業用水実績を統合して構築された。従来の統計モデルと異なり、水資源の可用性と産業拡張、流域間の因果関係を特定する設計となっている。 半導体ファブは超純水を大量に必要とし、乾燥地帯に集中する傾向がある。農業は全淡水使用量の約70％を占め、水不足リスクが高い。本モデルはこれらのデータを解析し、地域ごとの水利用シミュレーションを実行する。例えば、アリゾナでの工場増設が隣接地域の農業用水に与える影響や、中西部での灌漑効率化が工業用水の捻出にどう寄与するかを可視化する。これにより、州の水源管理者から連邦の産業政策決定者まで、複数の治理層で科学的根拠に基づいた意思決定を支援する。 バタセ准教授は、AIによる水需要増が課題となる一方、スマート灌漑やインフラ最適化で10〜20％の水利用効率化を図れば、農業と半導体産業の共存が可能だと指摘する。同モデルは水資源の地域間波及効果を事前に検証でき、水危機の深刻化を防ぎつつ経済成長を支える政策ツールとして機能する。水資源管理と産業立地の両立を目指す米国の水政策において、本AIモデルの実装と活用が期待される。