生成AIを災害対策にどう活用？ IBMとNASA、Hugging Face公開の「空間AI基盤」とは
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Hugging Faceは、開発者向けAIモデルのプラットフォームとして人気です。誰もがHF上でAIモデルを公開でき、誰かが作ったAIを使うことができます。うちの生成AIサービスでも使っています。HFはAWSとパートーシップを結んでいます。
今回は、IBMとGoogleがHFに災害AIモデルを公開したとのこと。生成AIモデルもお金がかかりますが、ラベリングなどの分類を通して覚えさせる機械学習には限度があったようで、生成AIが選ばれたようです。今までに発生した災害をもとに、今後の災害を予測するという意味では生成AIはある程度効果を発揮すると思います。例えば気象予報士も、台風によって発生しうる被害を考えるときには、過去に似たようなコースで襲来した台風や、天気図などから連想される状況をもとに、過去に何か災害がなかったかを調べることが多いです。
いっぽうで、気象に関するデータ（特に人工衛星のデータ）はデータ容量は多いものの、災害は数十年に一回というような頻度であるためにそもそも人工衛星のデータ（せいぜいここ30年ほど）ではカバーできていない場合があり、その場合は災害の発生頻度が低かったり、未知の災害が多くなってしまうために、いかに生成AIといっても予測は困難なのではないかと考えられます。
例えば先日のリビアの大水害をどう予想するかということについては、そもそもリビアが砂漠地帯であり水害に弱い場所であることや、水が少ない前提の治水しかない（ダムや堤防など）こと、そうした場合に被害を受け得る場所に都市があることなど、事前情報が何より重要です。その上で、気象の数値予報モデルでの降水量予報と照らし合わせてはじめて災害発生の危険を察知することができるということになります。AIが学習（正しい使い方ではないかもしれませんが）すべきデータはまだまだ多いように思われます。衛星画像は一枚の画像の解析もだが、データベースとして類似画像、関連画像と紐づけて解析するのが難しい（高い専門知識やノウハウが必要）。AIを使うのには向いている分野であると思う。
