COP27の参加者は、気候変動への対処に不可欠なテクノロジーを向上させるため、協力することの重要性を認識すべきです。
人類は気候問題を乗り越える解決策を生み出さなければなりません。ただし、それを実現できるのは、最先端テクノロジーに重点を置き、協力して取り組む場合に限られます。
真の気候ネットワーク、すなわち多国間・学際的なパートナーシップは、気候変動を終わらせるために必要なテクノロジーと行動を形作ることができます。
COP27のような世界規模のサミットは、各国が共通認識を持ち、気候変動の緩和と適応に向けた前進を促すうえで欠かせません。
今年は、エネルギー転換への資金調達、国が決定する排出上限の進捗評価、気候関連プロジェクトのための国家間の資金移転について、多くの議論が交わされるでしょう。
これは良いことですが、それだけでは不十分です。科学とテクノロジーを議論の中心に据えることが重要です。人類は気候問題を乗り越える解決策を生み出さなければなりません。
気候変動を乗り越える解決策を生み出す
そこで役立つのが、人工知能（AI）、ハイブリッドクラウドコンピューティング、そして近い将来の量子コンピューティングです。新素材の発見と既存の産業プロセスの再構築には、気候変動の緩和に大きく貢献する可能性があります。
例えば、排出源から二酸化炭素をより効率的に回収したり、セメントや鉄鋼などの製品を製造する際に炭素除去を実現するプロセスを導入したりする方法があります。地域に即した地理空間モデリングと意思決定支援システムは、気候変動への適応、レジリエンス、緊急対応を改善し、人命を救い、レジリエンスを備えたインフラの構築に役立ちます。こうした分野を前進させるには、科学的発見を加速する新たな方法に加え、さらに重要なこととして、場所を問わず誰もがイノベーションにデジタルツールを活用できるようにする必要があります。
従来、新素材はグラフェンのように幸運な偶然から見つかるか、試行錯誤に時間と資金を費やして発見されてきました。
後者の場合、科学者は知識や実験、発表済みの文献をもとに分子を設計し、望む特性が得られることを期待します。その後、合成と試験を何度も繰り返します。しかし、分子構造の組み合わせは、宇宙に存在する原子の数を上回るほど膨大です。そのため、新素材の候補の数は無限に広がります。増え続けるデータも膨大で、材料科学の分野だけでも毎年約50万本の新しい論文が発表されています。人間が妥当な時間内にすべてに目を通すのは不可能です。
緩和にも適応にもテクノロジーが必要
気候変動の緩和を考えてみましょう。二酸化炭素をより効果的にろ過する膜の新素材を見つけるため、IBMの研究者は物理学の専門知識とAIを組み合わせました。
まず、求める膜の特性として、透過性、特定の気体に対する化学的選択性、耐久性を定めました。次に、別のAIモデルが、膜材料に関する過去の知見、関連する既存の特許や論文を幅広く調べました。そして、予測型のいわゆる生成モデルを用いて、二酸化炭素のろ過効率を高める材料となり得る分子を作り出しました。次の段階では、高性能コンピューター上で新しい分子をシミュレーションし、期待どおりの性能を発揮するか確認しました。将来は量子コンピューターによって、こうした分子シミュレーションをさらに効率化できる可能性があります。
設計が確認されたら、最後にAI駆動型のラボを使って実際の膜を作製します。例えば、IBM RoboRXNは、AI、クラウドコンピューティング、ロボティクスを組み合わせ、研究者がいつでもどこでも新しい分子を設計・合成できるよう支援します。
しかし、緩和だけでは不十分です。気候変動の影響の中には、今後も続くものがあります。私たちはその影響とともに生きる方法を学ばなければなりません。
すでに進むパートナーシップ
気候変動への適応を進めるうえで、進展の鍵となる要素が一つあります。データとAI技術を広く展開するためのパートナーシップです。
IBMは、英国科学技術施設会議（STCF）、カナダ環境・気候変動省（ECCC）、そしてアフリカリスクキャパシティ（ARC）など、複数のパートナーとイノベーションに取り組んでいます。各組織は、より迅速な脱炭素化の方法を追求し、適応とレジリエンスに関する取り組みを共同で進めています。
しかし、ほとんどの気候関連アプリケーションには、世界各地の複数の保管場所にあるデータが必要です。政府機関、国立研究所、地球観測企業、研究機関は、毎日、気候に関係するペタバイト規模のデータを生み出しています。AIは、協力を通じてこうした分散データの意味を読み解く助けになります。これを「グローバル気候ネットワーク」と呼ぶことができます。IBMの研究者とパートナーは現在、継続中の連携を通じて、この構想の技術的実現可能性を探る初期段階にあります。
STFCとIBMのチームは、多次元の気候データを索引化する技術を活用し、航空画像、地図、IoT、ドローン、LiDAR、人工衛星、気象予測、気候変動予測などから、気候に関係する情報を迅速に見つけ出しています。この技術により、そうしたデータの発見を1,000倍速め、気候変動の影響に対する理解を深め、人命を救うことが期待されています。
洪水を例に挙げましょう。英国では、約180万人が命に関わる洪水の危険性が高い地域に暮らしており、洪水による損害額は年間約16億ポンドに上ります。洪水検知に関するこれまでの取り組みを基盤に、気候データ発見技術ツールを活用して、チームは英国の洪水事象をほぼリアルタイムで追跡する新しいAIモデルを使用しました。研究者は、半自動化された欧州連合のコペルニクス緊急管理サービスが地図化した英国の洪水データを用いました。その中には、2015年にヨークを壊滅させた洪水も含まれています。AIによるデータのモデル化は、実測値と比較して平均98％の精度を達成しました。
IBM ResearchとECCCは、AIを使って過去の気象データを比較し、深刻な気象現象への理解を深めるとともに、将来の極端な事象をより正確に予測しています。
IBMはまた、WITS大学との戦略的パートナーシップを基盤に、アフリカ大陸の気候リスクのモデリングと予測を改善するため、アフリカリスクキャパシティ（ARC）との連携も始めています。アフリカは気候変動の深刻な影響を特に受けており、多くの国に早期気象警報システムがありません。そのため、AIによるモデリングと予測の改善は、将来重要な手段となるでしょう。
科学と科学の才能に国境はなく、開発中のテクノロジーは世界中のどこからでも利用できるようになる可能性があります。
気候研究とその応用をさらに加速するには、真の気候ネットワーク、すなわち多国間・学際的なパートナーシップを立ち上げる構想と技術的実現可能性を、ともに形作る必要があります。力を合わせることで初めて、持続可能な未来をより早く、より近くに引き寄せることができます。
