Caltech、AIで急変の転換点を予測する研究を発表 気候と翼で検証

Caltech主導の研究チームが、急激な変化の境目となる「転換点」をAI(人工知能)で予測する研究を発表した。発表日は資料に明記されていない。

何を予測したのか

研究では、簡略化した気候モデルと、航空機の翼周辺の気流シミュレーション(計算による再現)を使った。どちらも、状態が急に変わる境目を予測できるかを調べたものだ。

気候の検証で扱ったのは、二酸化炭素の増加によって海上の低い雲が急速に消える想定だ。Caltechによると、この雲の消失はまだ観測されていない。また、低い雲が失われると地球温暖化がさらに進むとしている。

Caltechは、模擬データ上の雲の消失を2年以上前から、約11日の誤差で予測したとしている。この数字は計算上の検証結果であり、現実の雲の消失を予測して確かめた結果ではない。

翼の検証では、翼を傾けた際に、翼を持ち上げる力である揚力が急激に落ちる転換点を対象にした。Caltechによると、こちらの気流シミュレーションでも予測に成功した。

かんたんに言うと

物理学でいう転換点は、対象が不安定になり、大きな変化が起きる境目を指す。変化によっては、元に戻せない場合もある。

たとえるなら、いつもの歩調で進んでいた人が、急に足取りを崩す前の兆しを探すようなものだ。変化が起きた後に見つけるのではなく、それまでの動きから境目を探る。

研究で使ったのは「再帰型ニューラル演算子(RNO)」と呼ぶ種類のAIだ。Caltechによると、物理的な振る舞いが時間とともにどう変わるかを追う「記憶」を備える。

このAIは、学習した物理的な規則では予測が成り立たなくなる兆候を捉え、転換点を探るという。過去の動きを覚えるだけでなく、覚えた規則が通じなくなる兆しに注目する仕組みだ。

日本では

日本との関わりは発表には書かれていない。

研究にはCaltech、コロラド大学ボルダー校、NVIDIAが参加した。論文は米国科学アカデミー紀要(PNAS)に掲載された。

まとめ

今回の成果は、気候と翼の気流を計算で再現した条件での検証だ。実際の気候や飛行中の航空機で確かめた成果とは区別して捉える必要がある。

研究チームは、将来の航空・宇宙分野の設計に役立つ可能性を挙げている。Caltechは、気候科学、生態学、疫学などへの応用の可能性も示している。