スーパーコンピュータが山火事問題の解決にどのように役立つか

火は混沌です。何を破壊し、誰を殺そうと、火は容赦なく燃え広がり、カリフォルニア州のキャンプ山とウールジー山が今月、劇的に証明したように、跡形もなく破壊の跡を残します。

しかし、火はある程度予測可能です。一定のルールに従い、特定の燃料を好み、特定の風のパターンに従います。つまり、火の動きは複雑であり、科学者はレーザー、高性能センサー、そして地球上で最も強力なコンピューターのおかげで、少しずつその仕組みを解明することができます。山火事を完全に根絶することはできませんが、そのダイナミクスをより深く理解することで、理想的には楽園の破壊のような災害の再発を防ぐことができるでしょう。

山火事は最も複雑な自然災害と言えるでしょう。なぜなら、山火事はそれ自体非常に複雑な気象条件の産物であると同時に、気象条件を操作する要因でもあるからです。例えば、カリフォルニア州で最近発生した山火事は、東から吹き付ける熱く乾燥した風によって引き起こされました。この風は、降雨不足ですでに乾燥していた植生をさらに乾燥させ、より激しく燃え広がり、より速い速度で広がる大火を助長しました。

しかし、山火事は独自の気象パターンも生み出します。炎は熱気を発生させ、それが上昇します。「地表から何かが上昇すると、地表付近の隙間を埋める何らかの水平方向の空気の動きが必ず起こると考えられます」と、ユタ大学の大気科学者アダム・コチャンスキー氏は言います。こうして、火災は地表の風を吸い込みます。

山火事の挙動を説明する壮大な統一モデルはまだ存在しません。原因となる要因はそれぞれ大きく異なり、その影響範囲も大きく異なります。例えば、大気の力学、地元の植生の乾燥などです。

「モデリングの観点から言えば、そこが本当に難しいところです」とコチャンスキ氏は言う。50平方マイル（約130平方キロメートル）の山火事をミリメートル単位の解像度でモデル化することは不可能だ。そこでコチャンスキ氏のような研究者は、物事を単純化する。「一つ一つの炎が一本一本の木をどのように燃やし、どのように広がるのかを、実際には詳しく調べません。燃料は比較的均一であると仮定しているのです。」

それでも、コンピューティングの進歩により、研究者はこれまで以上に多くのデータを処理できるようになっています。ロスアラモス国立研究所では、大気科学者のアレクサンドラ・ジョンコ氏がスーパーコンピュータとFIRETECと呼ばれるシステムを用いて、火災を極めて詳細にモデル化しています。このシステムは、空気の密度や温度、特定の地域の草や葉の特性などをモデル化します。

ジョンコさんは、通常40エーカーの規模で、風速を変えながら何度もシミュレーションを実施します。「10分から20分の火災の延焼をシミュレーションするのに、おそらく4時間ほどかかります」と彼女は言います。

FIRETECは、火災のダイナミクスに関する貴重な物理ベースのデータを作成し、火災管理者が計画的な焼却を行うための情報を提供しています。これは、火災の燃料となる植生を制御する上で極めて重要です。山火事対策機関は、概ね理想的な条件（例えば、風が弱い）を把握していますが、この種のモデリングは、より詳細な知見を得るのに役立つ可能性があります。

焼却場所を特定するために、研究者たちはライダー（LIDAR）の実験を行っています。これは、自動運転車の進路決定にも役立つレーザー照射技術と同じものです。これは、樹木を3Dで視覚化できる航空機搭載型ライダーと、樹木の下の植生を詳細に把握できる地上型ライダーを組み合わせたものです。

その情報は不可欠です。「燃料が何であるかがわからなければ、現場に危険な燃料があるかどうかは推測に過ぎません」と、ネバダ大学リノ校のジョナサン・グリーンバーグ氏は言います。

LIDARによる可視化は、驚くほど鮮明で有用です。こうしたデータを活用することで、管理者はより戦略的に計画的な焼却を実施できます。特にカリフォルニア州は深刻な消防資源不足に悩まされています。過去1年間だけで、同州で発生した史上最悪の火災20件のうち7件が同州で発生しました。そのため、資金は常に火災への対応に充てられ、計画的な焼却のような予防策に充てられる資源は少なくなっています。

火災をモデル化するもう一つの方法は、強化学習です。研究者がロボットに学習させるためにこの手法を用いているという話を聞いたことがあるかもしれません。四角い釘を四角い穴に差し込むといった動作をロボットに明示的に指示するのではなく、ランダムな動きでロボット自身に理解させるのです。つまり、正しい操作に近づいた時にはデジタル報酬を与え、失敗した時には減点を与えるのです。

仮想の火でも同じことができることが判明しました。「パブロフの犬のようなものですね」とウォータールー大学のコンピューター科学者マーク・クロウリー氏は言います。「ビスケットを与えれば、また同じことをするのです。」

クロウリー氏は、山火事が特定の地域でどのように燃え広がっているかを示す衛星の熱画像から始める。これは、ロボットの目標が穴に杭を打ち込むことであるように、模擬火災の「目標」だと考えてほしい。このアプローチはまだ初期段階にあり、クロウリー氏は人工の炎が炎となる術を学習させるのに精力的に取り組んでいる。実際の炎の燃え広がりを正確に模倣すれば、アルゴリズムはデジタル報酬を獲得し、そうでなければ減点される。「そして、時間をかけてこの関数を更新し、適切な燃え広がり方を学習させていくのです」とクロウリー氏は付け加える。ある意味で、彼は人工知能を注入したデジタルの炎を作り出すことができるのだ。

現場では、研究者たちがカリフォルニア大学サンディエゴ校のスーパーコンピューターを活用し、「ALERTWildfire」と呼ばれるプログラムで山火事の差し迫った脅威に対処しています。カリフォルニア州各地の山頂には、高解像度カメラや風速・湿度センサーなどのセンサーを搭載した監視ステーションが設置されています。カメラが火災の発生を捉えると、システムはその気象データをスーパーコンピューターに送信し、消防当局向けに火災のリアルタイムモデリングを行います。

「火災がどこへ向かっているのか、短期的、長期的にはどうなるのかを把握し、その後もライブ更新情報を受け取ることができます」と、このプロジェクトに提携している通信会社ジオリンクスの共同設立者兼CEO、スカイラー・ディッチフィールド氏は語る。

なぜスーパーコンピューターなのか？「ここでの魔法の言葉は『高速』です」と、サンディエゴ・スーパーコンピューター・センターの最高データサイエンス責任者、イルカイ・アルティンタス氏は言う。風で燃える火災は急速に広がり、規模が大きくなるほど、生成されるデータ量も増える。「計算の複雑さは、火災の規模、地形の複雑さ、天候の変動などによって左右されるのです。」

検知ネットワークが拡大するにつれ（現在85台のカメラが設置されていますが、研究者たちはカリフォルニア州全体で1,000台以上に拡大したいと考えています）、大量のデータも増加します。また、現時点では火災を検知するには人間の目でカメラ映像を確認する必要がありますが、将来的にはAIにそれを任せる予定です。

テクノロジーだけで山火事の問題を解決できるわけではありません。例えば、都市の防災体制を強化するには、私たちは団結して取り組む必要があります。しかし、データと計算能力がさらに向上し、モデルもさらに進化すれば、山火事の脅威への対処能力は向上するでしょう。火災は混沌としていますが、理解できないわけではありません。

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