AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges

要約

近年、人工知能（AI）は地球システム科学を含むさまざまな分野に深い影響を与えています。
ここでは、AI によって天気予報、モデル エミュレーション、パラメーター推定、極端な現象の予測が改善されました。
ただし、後者には、ノイズが多く異質で限定された注釈付きデータから正確な予測変数を開発するなど、特有の課題が伴います。
このペーパーでは、極端な現象 (洪水、干ばつ、山火事、熱波など) を分析するために AI がどのように使用されているかをレビューし、正確で透明性のある信頼性の高い AI モデルを作成することの重要性を強調しています。
限られたデータの扱い、リアルタイムでの情報の統合、モデルの展開、モデルを理解しやすくすることなどのハードルについて説明します。これらはすべて、利害関係者の信頼を得て規制のニーズを満たすために重要です。
AI が極端な現象をより効果的に特定して説明し、災害対応とコミュニケーションを改善する方法の概要を説明します。
私たちは、極端な現象の分析と予測に実用的で理解しやすく信頼できる AI ソリューションを作成するには、さまざまな分野にわたるコラボレーションの必要性を強調しています。
このような協力的な取り組みは、災害への備えと災害リスク軽減を強化することを目的としています。

要約(オリジナル)

In recent years, artificial intelligence (AI) has deeply impacted various fields, including Earth system sciences. Here, AI improved weather forecasting, model emulation, parameter estimation, and the prediction of extreme events. However, the latter comes with specific challenges, such as developing accurate predictors from noisy, heterogeneous and limited annotated data. This paper reviews how AI is being used to analyze extreme events (like floods, droughts, wildfires and heatwaves), highlighting the importance of creating accurate, transparent, and reliable AI models. We discuss the hurdles of dealing with limited data, integrating information in real-time, deploying models, and making them understandable, all crucial for gaining the trust of stakeholders and meeting regulatory needs. We provide an overview of how AI can help identify and explain extreme events more effectively, improving disaster response and communication. We emphasize the need for collaboration across different fields to create AI solutions that are practical, understandable, and trustworthy for analyzing and predicting extreme events. Such collaborative efforts aim to enhance disaster readiness and disaster risk reduction.

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