気候変動モデリングと予測のための人工知能ベースシステム

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of AI methods for climate modeling, identifying research gaps in data quality and model interpretability.

🏢実務担当者:Highlights AI's potential to improve carbon footprint accuracy and climate projections, useful for corporate sustainability teams.

🏛政策担当者:Emphasizes the need for transparent and scalable AI solutions to strengthen climate resilience and inform policy.

21世紀の最も重要な世界的課題の一つは気候変動であり、それは生態系、社会、経済に深遠な影響を及ぼしている。気候変動の将来の経過とそれに伴う影響を予測することは極めて複雑な課題であり、高度なモデリング技術を必要とする。人工知能（AI）、特に機械学習（ML）は、より精密で、迅速かつ拡張可能な予測を提供することにより、従来の気候モデルを改善する可能性を有している。本研究は、気候変動のモデリングと予測における人工知能（AI）の利用を検討し、特に教師あり学習、深層学習、強化学習、アンサンブル手法を含むAI手法の気候研究への統合に焦点を当てる。我々は、AIが天気予報モデルの改善、炭素排出量のより正確な算出、気候パターンの理解、より信頼性の高い気候予測の生成にどのように活用できるかを考察する。さらに、この分野におけるAIの限界、課題、将来の方向性を検討し、気候変動の緩和と適応におけるその効果的な利用を確保するための継続的な学際的協力の重要性を強調する。加えて、本研究は主要な研究ギャップを特定し、データ品質、モデルの解釈可能性、計算の複雑さに関連する課題について論じる。また、政策立案者や環境関係者に対するAI駆動型気候モデリングの実践的含意を強調し、世界的な気候レジリエンスを強化するための透明性があり、拡張可能で、持続可能なソリューションの開発を重視する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

One of the most important worldwide issues of the twenty-first century is climate change, which has profound effects on ecosystems, societies, and the economy. Predicting the future course of climate change and its associated effects is a highly complex task, requiring sophisticated modeling techniques. By providing predictions that are more precise, quicker, and scalable, artificial intelligence (AI), particularly machine learning (ML), has the potential to improve conventional climate models. This study examines the use of artificial intelligence (AI) in climate change modeling and prediction, with a particular emphasis on the integration of AI methodologies into climate research, including supervised learning, deep learning, reinforcement learning, and ensemble approaches. We look at how AI can be used to improve weather prediction models, calculate carbon footprints more accurately, understand climate patterns, and produce more reliable climate projections. Furthermore, we examine the limitations, challenges, and future directions of AI in this domain, highlighting the importance of continued interdisciplinary collaboration to ensure its effective use in climate change mitigation and adaptation. Additionally, this study identifies key research gaps and discusses challenges related to data quality, model interpretability, and computational complexity. It also highlights the practical implications of AI-driven climate modeling for policymakers and environmental stakeholders, emphasizing the development of transparent, scalable, and sustainable solutions to strengthen global climate resilience.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.20553835first seen 2026-06-26 04:48:52 · last seen 2026-06-26 04:51:56