
リヤド:ビジョン2030の立ち上げ以来、技術革新と持続可能性はサウジアラビアの変革計画の中心であり、人工知能は環境問題を含むさまざまな問題に取り組むための重要なツールとして浮上している。
国土の90%近くが砂漠に覆われている王国は、土地の劣化と闘い、水資源管理を改善し、持続可能な慣行を促進するためにAIを活用している。
キング・アブドゥラー科学技術大学(KAUST)は、ジェネレーティブAIの研究を進めることで、世界のAI競争に参加している。
同大学のCOE(Center of Excellence for Generative AI)は学際的なアプローチを採用し、マルチモーダル基礎モデルやAI支援地球観測システムなどの技術に焦点を当て、水不足や土地劣化などの課題に取り組んでいる。
KAUSTのClimate and Livability Initiativeのディレクターであるマシュー・マッケイブ教授はアラブニュースに、AIは地球システムの理解と解釈に革命を起こす道筋を提供し、データを迅速に流して新しい知識と実用的な洞察を提供できる時代の到来を告げている、と語った。
「GenAIはすでに多くの領域に大きな影響を与えているが、地球環境科学への応用はまだ始まったばかりだ」とマッケイブ教授は語った。
同センターの研究は、衛星画像と地球観測のためのAIツールの開発に重点を置いており、生態系のより良いモニタリングを可能にしている。これには、リアルタイムで環境変化を追跡するためのドローンや衛星ベースのリモートセンシング技術の利用が含まれる。
ドローンと衛星システムは、これまで調査が困難だった地域の生態系の変化を理解するために不可欠な高解像度データを提供する。これにより、より効果的な土地管理、生態系の回復、気象パターンに関するより良い予測が可能になる。
「リモートセンシングやその他のデータソースを利用して生態系のモニタリングを行い、サウジ・グリーン・イニシアティブ(SGI)の目標や目的の一部を推進する手助けをする予定だ」とマッケイブ氏は語った。
サウジ・グリーン・イニシアティブ(SGI)の目標である、2030年までに100億本の植樹と4,000万ヘクタールの荒廃した土地の修復に、AIを活用したソリューションはすでに役立っており、地域の気候データ、土壌条件、水の利用可能性を分析し、最適な植樹場所を特定している。
SDAIAとして知られるサウジ・データ・AI局は、サウジ・グリーン・イニシアティブ(SGI)を支援するAIソリューションを活用するため、複数の政府機関と提携している。これらの取り組みは、気候変動と闘うための革新的でデータ主導の戦略を生み出すことを目的としている。
AIはサウジアラビアの気候予測にも変化をもたらしている。KAUSTで気候分析を担当するヒルケ・ベック助教授は、熱波や鉄砲水のような異常気象を予測するAIの可能性を強調した。
ベック助教授によると、AIモデルは、従来の予測手法では発見できなかった気象データ内の隠れた関係を発見することができ、より正確で実用的な予測を可能にするという。
昨年6月にマッカを襲った猛暑や、4月にアラブ首長国連邦とオマーン全土で発生した壊滅的な洪水など、気候の課題への適応に取り組む王国にとって、こうした予測の改善は極めて重要だと指摘した。
「気候変動によって熱波や鉄砲水の頻度が増加し、2050年までに32%の人口増加が予想されることから、AI技術を活用する必要性がかつてないほど高まっています」とベック氏はアラブニュースに語った。
現在、サウジアラビア向けに特別に設計された天気予報システムはほとんどなく、AIモデルを組み込んだものはさらに少ないが、ベック氏によれば、これらのテクノロジーには変革の可能性があるという。
しかし、効果的なAIモデルを構築するには、膨大なデータセットへのアクセスが必要だとベックは言う。
「このデータにアクセスできるようにするための政府の支援は、より気候変動に強い未来を作るために不可欠です」と彼は言う。
従来の気象モデルは、科学者によって作成された方程式に依存しているが、これらの方程式は、特定の気象パターンに関する知識のギャップによって制限されることがある。
「最高の気象学者でさえ、すべての気象プロセスを完全に理解しているわけではないので、これらの方程式は不完全なものだ」とベック氏は言う。
一方、AIモデルは大量のデータを分析してパターンを見つけ、予測をより迅速かつ正確にする。これらは、正確な予測が難しいことが多い雷雨の予測など、従来のシステムが苦手とする分野で特に役立つ。
従来のシステムが高価なスーパーコンピューターに依存しているのに対し、AIモデルは通常のコンピューターで効率的に実行できるため、より手頃な価格で利用しやすくなっている。
「これらのAIモデルは、現在の伝統的なモデルを完全に置き換えることができ、そう遠くない将来にそうなると私は信じている。しかし、それらを統合することもできる」とベック氏は語った。
ジェネレーティブAIセンター・オブ・エクセレンスのイニシアチブは、ビジョン2030の持続可能性とイノベーションの目標に沿ったもので、NEOMやアラムコのような主要な国家機関や、メタやNvidiaのような国際組織と協力し、進歩を推進している。
同センターはまた、KAUSTの研究者、パートナー、そしてより広いコミュニティのためのトレーニングやスキルアッププログラムを通じて、サウジアラビアにおけるジェネレーティブAIの人材不足にも取り組んでいる。