AIが一端を担う持続可能な森づくり

未来のリスクへの備え自然災害のリスク予測フルカスタムAI開発

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株式会社 NeXT FOREST（住友林業とIHIによるJV）^１の熱帯泥炭地管理^２の初期AIモデル（AI水理モデル）にRecursiveの技術が使われています。 これまで、住友林業の経験豊富な技術者のみができた地下水位予測をAIで行うことが可能となり、このAIを活用しインドネシアなど世界の熱帯泥炭地でCO2排出や森林火災の抑制に貢献していきます。

■開発の経緯

住友林業とIHIは熱帯泥炭地管理に不可欠な地下水位をコントロールするため降水量、植物の蒸散量、標高や傾斜、天候などのデータをもとにシミュレーションする水理モデル^３の開発を進めています。水理モデルは様々なデータを取得し、その都度解析するため多くの時間を要します。一方、気候変動対策、生物多様性の保全は喫緊の課題で、水理モデルの開発に加え地下水位管理技術の早期展開を目指しAIの活用に取り組んでいます。

開発はGoogleの持ち株会社Alphabet傘下のAI開発会社DeepMindでシニアリサーチャーだったティアゴ・ラマル氏が2020年に日本で設立したRecursiveと協業しています。

このAIモデルは住友林業が管理するインドネシアの熱帯泥炭地で10年以上かけて計測を続けてきた地下水位データを教師データ^４としてAIによる機械学習と物理モデル^５を複合したオリジナルモデルです。

具体的には地形図と観測地点の地下水位実測値、降水量実績値を用いて対象エリア全体の地下水位を7日後まで予測することができるようになりました。

この地下水位予測から今後、植林企業などが管理する泥炭地にどのような水路運用やダムの配置をすれば適正な地下水位を保てるのかシミュレーションできるようにアップデートしていく予定です。

＜AI水理モデル構築の流れと地下水位予測イメージ＞

住友林業がインドネシア・西カリマンタン州の森林事業で10年以上にわたり蓄積したデータを活用

土地の標高や傾斜などの地形データ、降水量、水路などの情報をAIモデルにインプット

地下水位データを教師データとして、AIによる機械学習と物理モデルを複合したAI水理モデルが数日後の地下水位を予測

AIが予測した数日後の地下水位が火災の危険性がある地下水位に達した時、アラートが出る仕組み

■プロジェクトの背景

熱帯泥炭地は枯れた植物が土壌微生物の分解を受けずに有機物のかたまりとして堆積した土地で大量の水と炭素を含んでいます。インドネシアやコンゴ盆地、アマゾンに分布している熱帯泥炭地の面積は全世界で82百万ha（日本の国土面積の約2倍）以上、貯蔵する炭素量は少なくとも890億トン（2017年の世界の炭素排出量の約10倍）と言われています。

熱帯泥炭地が伐採や焼畑で無秩序に破壊されれば、地中に含まれる有機物が分解し大量の二酸化炭素が大気中に放出されます。また雨水を地中に貯めて蒸発散を通じて大気中に返す水の大きな流れが失われ、干ばつや洪水などの異常気象が生じると考えられています。

熱帯泥炭地は地下水位が重要で水位が下がると乾燥し非常に燃えやすく森林火災の原因になります。一方で地下水位が高くなりすぎると樹木の生育を妨げるため地下水位は適切に調整し続けなくてはなりません。

住友林業とIHIは熱帯泥炭地の保全と適切な管理がカーボンニュートラルの実現、生物多様性や水循環の保全といった人類の生存基盤の安定化のために危急の課題と考えています。住友林業が構築した熱帯泥炭地の高精度な地上観測システムとＩＨＩが航空・宇宙分野で培ったドローンや人工衛星データの利用技術、気象観測・予測技術を掛け合わせて熱帯泥炭地の管理技術を世界に普及するコンサルティングサービスを展開しています。

Recursiveは持続可能な未来を構築するためのAIソリューションを提供するサービスプロバイダーです。環境、エネルギー、医療、製薬、食品、小売など多岐にわたる業界の知見と高度な技術力、サスティナビリティ事業に関する専門知識を組み合わせ、AIのシステム開発やコンサルテーションサービスを提供しています。より良い地球環境や社会を未来の世代に残すために、比類なきプロフェッショナルが世界標準のテクノロジーで新しい社会つくりをリードします。