11月、カリフォルニア大学サンタクルーズ校の50人以上の学生イノベーターが、国連とバスキン工学部が共催した「Reboot the Earth（地球の再起動）」ハッカソンで、山火事の軽減と気候レジリエンスのためのAI（人工知能）を活用したソリューション開発に2日間取り組んだ。学生チームは、国連食糧農業機関（FAO）とCAL FIRE（カリフォルニア州森林防火局）が設定した2つの課題のいずれかに取り組んだ。課題には、火災ストレス下でのスマートな水と灌漑計画、および山火事軽減のためのAIを活用した環境レビューが含まれていた。
優勝者の一つであるFire Oracle（ファイア・オラクル）は、機械学習を使用して計画的な野焼きの計画を加速させた。このAIは、NASAの山火事データ、植生指数、土壌水分レベル、地理空間情報を学習し、高リスクの山火事発生場所を予測するよう訓練された。
山火事は西部を超えて拡大
2025年、米国では5万1000件の山火事が発生し、これは全国の10年平均より5000件多い数字だ。
山火事のリスクは歴史的に西海岸の問題と見なされてきたが、気候と気象パターンの変化により、そのリスクは新たな地域へと広がっている。2024年、ニューヨーク州とマサチューセッツ州では2500件以上の山火事が発生した。マサチューセッツ州では2024年に4262エーカーが山火事で焼失し、これは2023年と比較して3倍以上の増加となった。
北東部で山火事のリスクが高まるにつれ、従来は大規模な火災の脅威に直面していなかった公共事業会社が、高リスクの西部諸州で使用されているモデリングと計画ツールを採用し始めている。
National Grid（ナショナル・グリッド）は最近、気候レジリエンス計画プラットフォームを提供するRhizome（ライゾーム）と提携し、マサチューセッツ州、ニューヨーク州、英国の電力送配電ネットワーク全体で山火事リスクを特定し予防するAI技術を展開している。
National Gridのグループ戦略エンジニアリング部長であるケイシー・カークパトリック氏は、公共事業会社は風や熱、凍結など、気候や天候に関連するさまざまなリスクに直面していると述べた。「私たちはこれらのリスクを総合的に理解することに取り組んでおり、レジリエンスに投資する際には、複数のリスクを一度に軽減できる多価値ソリューションを優先しています」と彼は語った。
電力網のためのシムシティ
RhizomeのプラットフォームであるgridFIRMは2024年に立ち上げられ、シミュレーションを使用して火災を含む極端な気象イベントが公共事業資産にどのように影響するかを示す。また、公共事業資産に関連する山火事の長期的リスクを定量化する。「電力網のためのシムシティ」として機能するこのソフトウェアは、公共事業会社が火災や嵐が自社の資産にどのように影響するかをシミュレーションすることを可能にする。気候変動が嵐を激化させる中、電力網をレジリエントにするための投資優先順位付けの全体像を提供する。
National Gridはこのプラットフォームを使用して、公共事業資産が山火事を引き起こす可能性のある高リスク地域を特定し、送配電ネットワーク全体の山火事リスクを定量化して優先順位を付け、費用対効果の高い予防および対応戦略を開発する。このプラットフォームはまた、同社のより広範な電力網レジリエンス計画能力を拡張する。
RhizomeのCEO兼共同創設者であるミシャル・タダニ氏は、National Gridのサービス地域が西海岸よりも広範囲の山火事のリスクが低いとしても、「低リスク」は「リスクなし」ではないと指摘した。
「National Gridは、火災リスクが最も高い地域の電力網の安全性に投資することで、サービスを提供するコミュニティを保護しようとしています」とタダニ氏は付け加えた。
環境データの取り込み
gridFIRMは、物理ベースのアプローチと機械学習アルゴリズムを使用して、公共事業資産が火花を発して火災を引き起こす可能性と、その可能性が時間とともにどのように変化するかを計算する。歴史的な地理空間、気象、気候、植生のデータセット、気候影響のモデル、および電力網全体の公共事業資産、故障、発火に関するデータを組み込んでいる。
タダニ氏によると、このプラットフォームは、より多くの環境データとシステム記録が取り込まれるにつれて改善されるという。「重要なことに、gridFIRMは過去の投資に対して機械学習も使用し、各脆弱な場所でどのタイプの投資が最も効果的かを理解します」と彼は付け加えた。
National Grid Partnersは、同社の戦略的投資部門として、安全性、信頼性、長期計画を強化するより広範な取り組みの一環として、運用全体にAIを展開するために1億ドルを投じている。「リスクをより早期に特定し、事前に計画を立て、ネットワークのレジリエンスを高め、長期的なコストを管理するための投資とモデリングツールが重要です」とカークパトリック氏は述べた。
