10月29日、2025年ゴールデングローブ科学技術賞授賞式で、トラン・ゴック・ヴィン博士は自身の研究が評価されたことに感動と誇りを隠しきれなかった。
才能ある同僚たちの拍手の中ステージに上がった若い科学者は、誇りと後悔の両方を感じた。
約1か月前、ヴィン博士の故郷（ バクニン省）は、嵐11号（マトモ）の影響による深刻な洪水への対応に苦慮していました。
受賞の瞬間は大きな誇りでしたが、受賞をもたらした洪水予測プロジェクトが祖国の多大な人命と財産の損失を軽減することに貢献できなかったのは悲しい瞬間でもありました。
実際、2025年にはベトナムで自然災害が頻繁に発生し、その深刻さも増し、全国の人々の生活と生産に深刻な影響を及ぼすでしょう。
大雨、突発的な洪水、連続する嵐により、災害の予測、対応、予防に対する課題がますます大きくなっています。
台風11号の影響で洪水が増水し、トゥオン川（バクニン省）沿いの多くの集落が深く水没した（写真：マイン・クアン）。
その意味で、トラン・ゴック・ヴィン博士の研究は、人工知能 (AI) と物理モデルを組み合わせることで従来の方法よりも 6 倍高い精度を実現し、洪水予測における画期的な進歩であると考えられています。
この研究は、毎年100件未満の研究を発表するアメリカ地球物理学連合（AGU）の旗艦誌に掲載された。
「静かなサパ」という作品は若い科学者に研究の道を開く
洪水予報を追求しようと決心したきっかけは何ですか。非常に情熱的だったのでしょうか、それとも家族の伝統を継続していたからでしょうか?
- 私は自然科学大学を卒業し、2017年まで同大学の研究員として勤務し、地球科学、特に水文気象学を専攻しました。
同年、私は韓国で博士号奨学金を獲得し、主な研究分野は河川と都市の洪水の洪水予測でした。
ヴィン博士は2021年に韓国済州島でユネスコによる水資源管理に関する研修コースに参加した（写真：NVCC）。
論文を完成する前に、私はアメリカで仕事を探し始め、幸運にも10の大学からオファーを受けました。
最終的に私はミシガン大学を選び、今日までそこで働き、研究を続けています。
高校生の頃、文学の教科書で習った「静かなサパ」という作品に出てくるイエンソン山の頂上で気象学者として働く若者のイメージ以外、水文気象学の分野についてはほとんど何も知りませんでした。
私が希望を登録したとき、 経済、情報技術、建設などの「主要」産業だけを考えていました。
本当のチャンスが訪れたのは、私が最初の願いを叶えられなかった時でした。
大学1年生のとき、自分の専攻がどんな仕事に関係するのかほとんど分かりませんでした。
3年生になって科学研究プロジェクトに参加するようになり、先生方から熱心な指導を受けるようになって初めて、私はこの分野の重要性に気づき、自分が選んだ専攻を心から好きになりました。
私は、川、海、海流、気象などを測定するために、全国各地を訪れる機会がありました。
これらの旅を通して、私は自分の国がいかに美しく豊かであるかを実感し、同時に国内外の専門家や医師から多くのことを学びました。
あなたにインスピレーションを与えた専門家や教師は誰ですか?
しかし、中部地域の人々が毎年洪水に見舞われている光景を目にすると、それは部分的には真実である。
ラム川やトゥボン川のような河川は、大雨が降るたびに水位が上昇し、人々に被害をもたらします。この事実から、リスクを最小限に抑えるために、より正確な予測を行うにはどうすればよいのか、私は常に考えています。
私の研究の関心は河川の洪水と都市の洪水に焦点を当てています。
人工知能 (AI) の応用は、本質的には、従来の数学的モデルや物理的モデルに続いて、精度を向上させるための新しい方法にすぎません。
AIが進歩するにつれて、この技術が予測をどれだけ改善できるかを見ていきたいと思います。
ゴールデングローブ賞の喜びと洪水予報官の不安
自分の研究が発表され、賞を手にしたとき、どのような気持ちでしたか？
- ノミネートされるのは2年目ですが、トップ10入りは初めてです。私の努力が認められたことは貴重な評価です。
おそらく、北部が相次いで洪水に見舞われた時期だったこともあり、研究の応用価値が認識され、より多くの注目を集めたのだろう。
ヴィン博士は、8 件の特許、Q1 ジャーナルに掲載された数十の記事、および水文学の分野における数冊の専門書の共著者です (写真: NVCC)。
しかし、その喜びは多くの心配と混ざり合いました。特に私の故郷であるバクニン省では、全国各地で洪水が発生し、とても悲しい気持ちになりました。
データを持っていても、その情報を最も速く、最も効果的な方法で人々に届ける方法がないため、無力感を感じることがあります。
このプロジェクトで達成したい最終的な目標は何ですか?
- 私の仕事は、より正確な予測モデルを作成することに留まらず、洪水によって引き起こされるリスクと被害の軽減に貢献することです。
当局だけでなく、経営団体、企業、さらには国民からも情報が得られる双方向のインタラクティブな予測システムを開発したいと考えています。
さらに重要なのは、予測情報がタイムリーかつ明確に人々に届くようにするための接続、コミュニケーション、意思決定の段階です。
あなたの意見では、人々が自然災害に対して消極的になる原因となっている、今日の洪水予測とコミュニケーション活動における主な制約は何ですか?
- 実際、ほとんどの情報は「大雨予報」レベルのものであり、人々が知りたいのは、どの地域、川、道路が浸水の危険にさらされているかを知り、積極的に対応できるようにすることです。
簡単にわかる事実の一つは、公式の情報源による洪水予報の質が低い一方で、「ネットワーク専門家」による非公式の予報が豊富だということです。
「クリックベイト」の予報情報はコミュニティ内で誤解や混乱を引き起こす可能性があります。
一方、長期予測（予測結果は数日前に人々に知らせる必要がある）が不足しているため、現状では自然災害への対応が非常に限られている。
バクニン省で最近発生した洪水は、河川の水位が非常に高くなり堤防を越えそうになって初めて人々が「対応を開始する」ことを示す典型的な例であり、その時点で人々は力を動員して堤防を築き資産を移動させる時間しか残されていない。
これらは緊急の状況対応策です。
しかし、十分に早期かつ詳細な予測システムがあれば、人々はより積極的に行動し、被害は大幅に軽減されたはずです。
都市洪水問題のボトルネック
人工知能は迅速な予測能力をもたらしますが、多くの潜在的なリスクを伴います。その「ダークサイド」をどのように制御するのでしょうか？
- プロジェクト中、私は多くの困難と失敗を経験しましたが、特にクリーンかつ包括的なデータ ソースを収集するという困難な問題に直面しました。
実際の測定データは矛盾することが多く、米国中部から西部、特に岩石の多い盆地でモデルを適用すると予測結果が悪くなり、予測モデルの「墓場」と化します。
Vinh博士と彼の同僚は、AIと国家水モデル（NWM）の洪水予測モデルを組み合わせた新しいモデリングフレームワークを開発し、洪水予測プログラミングのエラーを削減し、より正確な予測を行うのに役立てています（写真：Vu Thanh Binh）。
洪水予測の分野では、人工知能は優れた結果を生み出すことができますが、その有効性はデータの質に大きく依存します。
物理的な性質を完全に把握することはできないため、モデルは適用前に徹底的にテストする必要があり、信頼性を確保するために人間の経験と組み合わせる必要があります。
ミシガン大学では、高性能コンピューティングのおかげで、モデルのトレーニング プロセスはわずか 1 ～ 3 日で完了しますが、従来のシステムを使用すると、この作業に最大 1 か月かかることがあります。
ベトナムでは、基礎科学に多額の投資が行われれば、洪水予測における AI の応用はもはや遠い夢ではなくなるでしょう。
研究者の観点から、洪水防止に投資しているにもかかわらず、大雨のたびにハノイが洪水に見舞われる原因は何だと思いますか?
- 実際、ハノイはインフラ、道路、下水道建設への投資にもかかわらず、依然として洪水に見舞われていますが、都市流動ネットワークの性質を理解するための基礎研究は行われていません。
10月7日の大雨により、ハノイの多くの道路で深刻な洪水が発生した（写真：Vu Thanh Binh）。
根本的な原因は、現在の排水システムが洪水を排水する能力がないか、効果的に機能していないためであると説明できます。
洪水排水システムが効果を発揮しない理由の 1 つは、多くのマンホールがゴミで覆われ、雨水の排水が妨げられ、システム全体の運用効率が大幅に低下していることです。
大雨が降るたびにゴミが下水道に流れ込み、局所的に詰まりを引き起こします。
一方、人口密度の高さと家庭ごみの量の多さから、下水道の維持管理や浚渫作業は多くの困難に直面しています。
ハノイの住民数百万人のうちわずか0.1～1％が違法にゴミを捨てるだけでも、都市の排水システムに深刻な影響を及ぼすのに十分です。
基礎科学研究は、ある地点がなぜ浸水するのか、水はどの方向に流れるのかといった本質を理解するのに役立ち、水の流れを合理的に配分・調整するのに役立つと同時に、管理者がより効果的なインフラ投資を計画することをサポートします。
懸念事項を解決するためにベトナムに戻って働く予定はありますか?
- 家族を養うための経済的安定を確保しながら、自分自身を成長させ、大切な研究の方向を追求し続けることができれば、ベトナムに戻る機会が得られることを常に望んでいます。
仕事と家庭の責任の両方において、生活のバランスをとることは非常に重要です。
自然科学大学に戻り、水文気象学・海洋学部の創立30周年記念式典に出席するトラン・ゴック・ヴィン博士（写真：ヴー・タン・ビン）。
さらに、地球科学、特に洪水災害予測への予算は、これまでのところ低水準にとどまっています。最大規模のプロジェクトでも、わずか50億～100億ドン程度です。
当然のことながら、プロジェクトの予算は成果の質を左右します。限られた投資は、研究に使用されるデータ、技術、あるいは計算システムにも限界をもたらします。
TSさん、チャットしてくれてありがとう！
出典: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/chu-nhan-qua-cau-vang-truy-vet-du-lieu-dua-du-bao-lu-chinh-xac-gap-6-lan-20251114153912464.htm
コメント (0)