AI は、世界のほとんどの地域で、以前の予想よりもはるかに早く気温が 3°C まで上昇すると予測しています

3 人の主要な気候科学者は、10 の地球規模の気候モデルからの洞察を統合し、人工知能 (AI) の助けを借りて、地域の温暖化閾値は以前の推定よりも早く到達する可能性が高いと結論付けました。

この研究は、 環境研究レターは、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が定義するほとんどの陸地地域が、2040年かそれ以前までに臨界温度の1.5℃を超える可能性が高いと予測している。同様に、いくつかの地域では 2060 年までに 3.0°C の閾値を超える勢いで推移しており、これは以前の研究で予想されていたよりも早い時期です。

南アジア、地中海、中央ヨーロッパ、サハラ以南アフリカの一部を含む地域は、より早くこれらの閾値に達すると予想されており、脆弱な生態系や地域社会のリスクが悪化します。

コロラド州立大学のエリザベス・バーンズ教授、スタンフォード大学のノア・ディフェンボー教授、チューリッヒ工科大学のソニア・セネビラトネ教授によって行われたこの研究では、複数の気候からの知識を統合する最先端のAI転移学習アプローチが使用されました。モデルと観測を利用して以前の推定値を改良し、より正確な地域予測を提供します。

主な調査結果

研究者らは、AI ベースの転移学習を使用して、10 の異なる気候モデルからのデータを分析して気温上昇を予測し、次のことを発見しました。

• 34の地域では2040年までに気温上昇が1.5℃を超える可能性がある。
• これら 34 地域のうち 31 地域では、2040 年までに気温上昇が 2℃ に達すると予想されています。
• これら 34 地域のうち 26 地域では、2060 年までに気温上昇が 3℃ を超えると予測されています。

エリザベス・バーンズ氏は、「私たちの研究は、転移学習などの革新的な AI 技術を気候モデリングに組み込むことの重要性を強調し、地域の予測を改善および抑制し、世界中の政策立案者、科学者、コミュニティに実用的な洞察を提供する可能性があります。」と述べています。

共著者でスタンフォード大学教授のノア・ディフェンボー氏は、「地球の気温上昇だけでなく、地方や地域で起きている特定の変化にも焦点を当てることが重要だ。地域的な温暖化の閾値にいつ達するかを制限することで、社会や生態系に対する特定の影響のタイミングをより明確に予測できます。

「課題は、気候システムは本質的に空間スケールが小さいほどノイズが多いことと、大気、海洋、地表のプロセスが特定の地域が地球規模の気候変動に正確にどのように反応するかについて不確実性を生み出すため、地域的な気候変動がより不確実になる可能性があることです。」スケールの温暖化。」