マイクロソフトのAIが自然災害の防止にどのように役立つか

5月27日、メリーランド州エリコットシティでは3時間足らずで6インチ（約15cm）を超える豪雨に見舞われ、1人が死亡、メインストリートはまるでクラスVの急流のようで、車はまるでゴム製のアヒルのように翻弄された。国立気象局は、このような嵐が1000年に一度発生する確率を予測している。しかし、「過去3年間で2度目のことです」と、環境団体チェサピーク・コンサバシーの保全技術ディレクター、ジェフ・アレンビー氏は述べている。

二つの支流がパタプスコ川に合流するエリコットシティでは、洪水は珍しいことではありません。しかし、アレンビー氏によると、かつては「森の天然スポンジ」だった場所が開発によって舗装路や屋根、芝生で覆われ、洪水は悪化しているとのこと。5月27日の洪水の数日前、米国国土安全保障省は2016年の洪水を例に、自動センサーを用いて住民に洪水警報をより正確に配信するパイロットプログラムの対象にエリコットシティを選定しました。

最近、アレンビー氏は将来の洪水の予測、計画、そして備えを支援する新たなツールを開発しました。それは、ニューヨーク州北部からバージニア州南部にかけてのチェサピーク湾に流れ込む10万平方マイル（約16万平方キロメートル）の土地に存在するもの（建物、舗装道路、樹木、芝生など）を示す、史上初の高解像度地図です。この地図は、航空写真と人工知能（AI）の助けを借りて生成され、3フィート四方ほどの小さな物体も表示します。これは、洪水対策計画担当者がこれまで使用していた地図の約1,000倍の精度です。この違いを理解するには、ウォルマート程度の物体しか表示できない地図を使って、混雑した街路でUberの運転手を特定しようとすることを想像してみてください。

この地図の作成には1年かかり、350万ドルの費用がかかりました。マイクロソフトとバーモント大学の協力を得ました。アレンビー氏のチームは、航空写真、道路地図、ゾーニングチャートなどを丹念に調べ、ルールを策定し、対象物を分類し、誤りを訂正しました。「最初のデータセットを完成させるとすぐに、皆から『次はいつやるの？』と聞かれるようになりました」とアレンビー氏は言います。地図を常に最新の状態に保つためです。

AIの登場です。マイクロソフトは、アレンビー氏のチームがAI for Earthアルゴリズムを学習させ、物体を自力で識別できるように支援しました。堅牢なデータセットがあったとしても、アルゴリズムの学習は容易ではありませんでした。この作業には、定期的に「ピクセルピーピング」、つまり物体に手動でズームインして自動化された結果を検証・修正する必要がありました。学習を重ねるごとに、アルゴリズムは水路、樹木、畑、道路、建物を認識する能力を向上させていきました。関連する新しいデータが利用可能になるにつれて、チェサピーク・コンサベーションは、当初の数百万ドルもの労力を要する作業よりも、AIを活用してより頻繁かつ容易に地図を更新していく予定です。

マイクロソフトは現在、このツールをより広く利用できるようにしています。42ドルで、誰でもマイクロソフトのAI for Earthプラットフォームに2億枚の航空写真を通し、10分で米国全土の高解像度土地被覆マップを作成できます。ただし、アルゴリズムが現地の状況に合わせて学習されていない他の地域では、結果の精度はそれほど高くありません。例えば、セコイアの木やサワロサボテンは、ヤナギとは全く似ていません。

この画像には、図表、地図、プロット、アトラス、植物、植生が含まれている可能性があります。

位置情報や地図サービスに執着する社会、つまり現実世界が日々デジタル空間の中で展開される現代社会にとって、この成果は画期的なものには見えないかもしれません。しかしながら、つい最近まで、環境問題、特に非営利の環境保護団体にとって、このような地図を費用対効果の高いものにするために必要な高解像度データもAIの能力も存在していませんでした。マイクロソフトの提案により、地球規模のAIはコモディティ化されつつあります。

アレンビー氏は、雨水管理システムの設計において、詳細かつ最新の情報が極めて重要であると述べています。「AIの力でこれらのシステムを分析することで、流域がいつ洪水に見舞われるかがわかるようになります」と彼は言います。エリコットシティに拠点を置く非営利団体「流域保護センター」は、2001年の調査で、自然地の10%が開発されると、河川の健全性が低下し、流出水を管理する能力が失われ始めると報告しています。20%になると、流出量は未開発地の2倍になります。アレンビー氏は、近年、エリコットシティの舗装面と屋上が19%に達したと指摘しています。

アレンビー氏によると、より詳細な地図により、計画担当者は土地利用の変化に対応し、より多くの水に対応できる排水システムを計画できるようになるという。最終的には、この地図は「ライブダッシュボード」と自動アラートを提供し、新たな開発によって雨水管理能力が限界に達する恐れがある場合に警告システムとして機能する予定だ。ワシントンD.C.の都市林業局は、この新しい地図を用いて、地区内で樹木が茂っていない水たまりが溜まる地域を探し、植樹場所を決定している。チェサピーク・コンサバトリーは今年初め、アイオワ州とアリゾナ州の自然保護団体と協力し、これらの地域に特化したアルゴリズムのトレーニングセットの開発を開始した。

高解像度の画像・センサー技術、AI、そしてクラウドコンピューティングを組み合わせることで、自然保護活動家は地球の健康状態についてより深い洞察を得ることができるようになりました。その結果、地球のバイタルサインをほぼリアルタイムで読み取り、病状の悪化を察知すると警告や警報を発することが可能になりました。

世界中でこれらの技術を応用している団体も存在します。世界資源研究所（WRI）が設立した保全プロジェクト、グローバル・フォレスト・ウォッチ（GFW）は、メリーランド大学が開発したAIアルゴリズムを活用し、2016年に月次および週次で森林破壊警報の提供を開始しました。1^同組織のウェブサイトによると、このアルゴリズムは更新される衛星画像を分析し、「森林破壊の兆候を示す可能性のあるパターン」を検出するとのことです。GFWのモバイルアプリ「フォレスト・ウォッチャー」を使い、ボランティアや森林レンジャーはインドネシアのルセル生態系のような場所で自動警報を確認するために木々に足を運びます。ルセル生態系は「オランウータン、サイ、ゾウ、トラが野生で共に生息する地球上で最後の場所」を自称しています。

新たな保全の手法は海洋にも波及しつつある。6月4日、ポール・アレン・フィランソロピーズは、カーネギー科学研究所、クイーンズランド大学、ハワイ海洋生物学研究所、そして民間衛星企業プラネットと提携し、2020年までに世界のサンゴ礁の地図を作成すると発表した。プラネットの副社長アンドリュー・ゾッリ氏は、「歴史上初めて、新たなツールが（地球規模の）問題解決能力を備えている」と説明する。

2017年末までに、Planetは約200基の衛星を打ち上げ、地球全体を3メートルの解像度で毎日撮影するネックレス状の衛星を地球の周りに形成しました。これは毎日降り注ぐ数兆ピクセルに相当し、それらを解釈するように訓練されたAIアルゴリズムがなければ、有用な地図に変換することはできません。この提携では、カーネギー研究所のコンピュータービジョンツールと、クイーンズランド大学のサンゴ、藻類、砂、岩石などの地域状況に関するデータを活用しています。

「今日、地球規模の白化現象の地理的状況、速度、頻度について、私たちは全く把握していません」と、カーネギー研究所地球生態学部の科学者、グレッグ・アスナー氏は説明する。既知の事実に基づくと、科学者たちは、海洋生物の25%を支えている世界のサンゴ礁の90%以上が2050年までに絶滅すると予測している。ポール・アレン・フィランソロピーズのインパクト・ディレクター、ローレン・キックハム氏は、このパートナーシップによって世界のサンゴの危機が明確に可視化され、科学者がサンゴの健康状態を日々追跡できるようになると期待している。

プラネット・アンド・カーネギー研究所と共同で実施されている別のサンゴ礁プロジェクトでは、ザ・ネイチャー・コンサーバンシーがカーネギー研究所のコンピュータービジョンAIを活用し、カリブ海盆域の浅瀬の高解像度地図を作成しています。「これらの生態系がどのように生息し、どのように適応しているかを学ぶことで、私たちの世代では無理かもしれませんが、次の世代にはそれらを復活させることができるかもしれません」と、ザ・ネイチャー・コンサーバンシーのカリブ海サンゴ礁プロジェクトリーダー、ルイス・ソロルサノ氏は述べています。

マッピングサービスは、自然保護活動において決して新しいものではありません。地理情報システムは長年にわたり自然保護活動のツールキットの定番であり、環境モニタリング、規制執行、そして保全計画を促進するインタラクティブな地図を提供しています。しかし、マッピングサービスの精度は基盤となるデータによって決まり、その取得と維持には多額の費用がかかる場合があります。そのため、多くの自然保護活動家は、米国地質調査所が提供する30メートル解像度の画像など、無料で利用できるものに頼っています。

エリコットシティとチェサピーク湾流域は、気候変動と人間活動の影響への対応の難しさを如実に示しています。1950年代以降、チェサピーク湾のカキ礁は80%以上減少しました。生物学者は1970年代にチェサピーク湾で、地球上で最初の海洋デッドゾーンの一つを発見しました。ワタリガニの個体数は1990年代に激減しました。海面は1895年以降、1フィート以上上昇しており、2017年の米国海洋大気庁（NOAA）の報告書によると、今世紀末までに最大6フィート上昇する可能性があるとされています。

アレンビー氏は2012年、テクノロジー企業から助成金を受け、テクノロジーを保全活動に役立てる方法を模索するチェサピーク自然保護協会に加わりました。アレンビー氏は、エリコットシティのような土地管理者が、FEMA（連邦緊急事態管理庁）が洪水対策計画や準備に使用している30メートル解像度の古い画像を改善できるよう、テクノロジーを活用する方法を模索していました。

2015年、アレンビー氏はより大規模なプロジェクトのパートナーを探るため、郡レベルの高解像度土地被覆地図作成において全米的に認められているバーモント大学と提携しました。2016年には、州政府、地方自治体、非営利団体からなるコンソーシアムから資金を確保しました。1年にわたるこの取り組みでは、航空写真、道路地図、区画図など、さまざまな情報源から収集したデータを統合しました。データセットがまとまると、自然保護協会の理事がアレンビー氏をマイクロソフトに紹介しました。マイクロソフトは、自社のAIとクラウドコンピューティングを自然保護にどのように活用できるかを実証することに熱心でした。

「私たちがどれほどの能力を持っているか、そして地球の健全性に関する基本的な情報の理解がいかに遅れているかを目の当たりにするのは、私の人生で最も苛立たしいことです」と、マイクロソフトの主任環境科学者でAI for Earthを統括するルーカス・ジョッパは語る。「そして、環境の持続可能性といった社会問題の解決に最前線で取り組んでいる人々が、しばしば、既存のテクノロジーを活用するためのリソースが最も少ない組織に所属しているという事実を目の当たりにするのは、本当に辛いことです。」

しかし、究極の疑問は、これらの AI を活用した土地被覆マップによって提供される診断が、人間が引き起こした問題の解決に役立つのに間に合うかどうかだ。

^訂正1、7月11日午後1時10分： Global Forest Watchの森林破壊警報は、メリーランド大学が開発したアルゴリズムによって提供されています。この記事の以前のバージョンでは、アルゴリズムはOrbital Insight社によって開発されたと誤って記載されていました。

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