人工知能を用いた氷山による船舶の妨害の防止

シェフィールド大学の専門家は、人工知能（AI）予測モデルと制御システムの組み合わせを開発し、氷山が繁忙な船舶地域に漂流するのを防いでいます。

最近発表された制御システムモデルを使用して、専門家は氷山の動きを予測することができました。2020年には、48°以南の水域に479〜1,015個の氷山が漂流することが予測されています。この地域は、ヨーロッパと北東北アメリカ間の船舶交通が激しい地域です。前年には、同様の地域で合計1,515個の氷山が観測されました。

チームは、予測される氷山の数を独立してサポートするために、実験的な人工知能分析を使用しました。また、氷期（1月から9月まで）の初期に同地域の氷山の数が急激に増加していることも発見しました。

国際氷山パトロール（IIP）は、研究結果を提供され、シーズン中の氷予報のためのリソースの最適な使用方法を決定しています。シーズンの予報によると、北西大西洋の船舶は、前年よりも氷山と遭遇する可能性が低くなります。

氷山は、北西大西洋の船舶にとって深刻な問題とリスクを引き起こします。記録によると、17世紀から衝突と沈没が発生しています。IIPは、タイタニック号の沈没後である1912年に設立され、北西大西洋の海氷と状況を観測し、潜在的な危険を警告する役割を担っています。

氷山による船舶へのリスクは、毎年変化します。ある年には氷山が存在しない年もあり、ある年には1,000個を超える氷山が存在する年もあります。これにより予測が難しくなりますが、一般的に、1980年代以降、氷山の数が増加しています。

2020年は、同地域の氷山の予測とシーズン中の変化率を予測するために、人工知能が初めて使用されています。

モデルは、シェフィールド大学のグラント・ビッグ教授が率いるチームによって開発され、保険会社AXA XLのオーシャン・リスク・スカラーシップ・プログラムによって資金提供されています。制御システムモデルと2つの機械学習ツールが使用されています。

ラブラドール海の表面温度に関するデータと、北大西洋の大気圧の変化、およびグリーンランド氷床の表面質量バランスのデータが分析されています。

基礎的な制御システムアプローチは、1997年から2016年までのシーズンの氷山の数に関するデータに対して80%の精度レベルを達成しました。

ビッグ教授の以前の研究によると、同地域に漂流する氷山の数の変化は、グリーンランドからの氷山のカルブ率の変化によるものですが、地域の気候と海洋の海流が最大の要因です。海面温度が低く、北西風が強いときに、氷山の数が増加します。

グラント・ビッグは、シェフィールド大学の地球システム科学教授です。

「私たちは2018年からIIPにシーズンの氷予報を提供していますが、今年は初めて、元の制御システムモデルと2つの人工知能アプローチを組み合わせて予報を行っています。3つのアプローチすべてが一致しているため、今年は低い氷山の数を予測することができますが、予報は氷山の状況の予測であり、保証ではないことを覚えておく必要があります。また、氷山と船舶の衝突は、氷山の少ない年でも発生する可能性があります。」

国際氷山パトロールのマイク・ヒックスによると、「信頼できる予測の提供は、空中と衛星による偵察方法のバランスをとるために非常に重要です。」

AXA XLのサイエンス・アンド・ナチュラル・パーシルズチームのシニア・サイエンス・スペシャリストであるジョン・ワードマン博士は、「海面上昇による沿岸への影響と、北極海での船舶交通の増加により、保険商品やその他の『ソフト』緩和戦略を使用したリスク転送解決策の数と多様性が増加する必要があります。保険業界は北極に注目しており、このモデルは業界がグリーンランド氷床の融解が市場に直接影響を与える方法やタイミングを特定するための重要なツールとなっています。」