AIが変えるモンスーン予報：インドの成功と農家への影響 ^{CEFR B2}

米国の科学者たちは、インドでのAI強化モンスーン予報の成功が同様の手法の研究を促し、より広いプロジェクトで30か国が恩恵を受ける見込みだと述べています。今夏、NeuralGCMを基にしたAI予報はインドで3800万人の農家に提供され、これらの予報は通常のモンスーン開始の約4週間前に利用可能になりました。研究者らは、モンスーンが6月初めに上陸して北へ移動した後の約3週間の停滞を予報で正しく示したと報告しています。

NeuralGCMは従来の物理に基づくモデルと機械学習を組み合わせるハイブリッド型で、Googleが開発しました。University of Chicagoの研究者たちは、同モデルが複数の気象・気候指標で高い性能を示し、計算効率も高いと述べています。Pedram Hassanzadehは、ベンチマークが不可欠だと指摘し、Chicagoはゲイツ財団の支援で東アフリカと西アフリカの既存モデルのベンチマークを行い、雨季や熱波に焦点を当てることになりました。ベンチマークはモンスーンの開始や進行など季節的事象の予測精度を評価する助けになります。

AI支援の予報は農家がいつ作物を植えるかの判断に役立ち、ノートパソコンで動作するため高品質の予報をより利用しやすくします。政府関係者やプロジェクトパートナーは経済的利益の可能性を強調しています。農業省のPramod Kumar Meherdaは計画とリスク管理への支援を指摘し、University of ChicagoのMichael Kremerは1ドルごとにAI天気予報の普及が農家にUS$100を超える利益を生む可能性があると試算しました。

一方で中央乾燥地農業研究所のArun Shankerは、農家に送る情報が降雨の信号を土壌水分、蒸気圧不足、熱ストレス予報、作物の生育段階の感受性と結びつくべきだと述べ、誤った早期到来の予報が苗の損失や再播種の費用、成長期間の損失を招くと警告しました。人間中心の天気予報イニシアティブは今年立ち上げられ、現在バングラデシュ、チリ、エチオピア、ケニア、ナイジェリアと提携しています。

• 提携国：バングラデシュ、チリ、エチオピア、ケニア、ナイジェリア

チームは2026年にさらに10か国、2027年に15か国を加える計画で、数百万の農家への到達を拡大する見込みです。研究者たちは低・中所得国の気象学者にAIモデルを使う訓練を行っており、Hassanzadehは現在のAI天気モデルが科学にとって注目すべき成果である一方、規模を拡大する過程で技術的・実務的課題がどの程度速く解決されるかはまだ不明だと述べました。