洪水予測における若き博士の躍進

転換点

トラン・ゴック・ヴィン博士の成功は、長年にわたる韓国とアメリカでの学びと仕事で経験したストレスの多い経験と、快適な環境から抜け出すという勇気ある決断から生まれました。ベトナムで物理学と数学を学び始めた頃から、韓国、そしてアメリカへと移り住んだ彼の道のりは、限界を乗り越える意志と、自然災害から地域社会を守るための解決策を見つけたいという強い思いの物語です。

ベトナム自然科学大学（VNU）を卒業したヴィン博士は、母校で研究者としてのキャリアをスタートさせました。しかし、研究のために韓国へ行くという決断は、私にとって大きな転機となりました。「文化や言語の違いで自信を失い、勉強を続けられるかどうか不安になることもしばしばありました。しかし、それが私のキャリアにおける最も重要な転機となりました。家族と離れて、自立しなければなりませんでした。自分の目標を設定し、計画を立て、それを達成するために努力しなければなりませんでした」とヴィン博士は語りました。

トラン・ゴック・ヴィン氏が米国ミシガン大学で都市洪水現象について講演

韓国の蔚山大学で約5年間を過ごした博士課程を振り返ると、指導教官の要求以上に、自分自身に課していたプレッシャーの方が大きかったことに気づきます。「生活のバランスが崩れかけていた時期もありました。博士課程在学中は、1日に15時間以上働くことも珍しくなく、夜は朝6時～7時まで寝るまで働くことが多かったのです。しかし、あの過酷な時期があったからこそ、自分の真の情熱と目指すべき道に気づき、後に画期的なプロジェクトへと繋がる基盤を築くことができたのです」と彼は振り返ります。

ヴィン博士は元々、地球科学、特に水文気象学を専攻していました。自然科学大学での学部生時代、彼は幸運にも多くの教員の研究プロジェクトに参加し、特にベトナム中部地域を中心に洪水現象に焦点を当てて各地を視察する機会に恵まれました。中部各省への視察で、多くの人々の命、財産、そして物質的財産を奪った猛烈な洪水を目の当たりにし、ヴィン博士は多くの感動を覚えました。「研究中、私は常に2つの疑問に悩まされていました。それは、自然災害を予測することは可能なのか？そして、洪水による被害を最小限に抑えるために私たちは何ができるのか？」と彼は語ります。

米国ミシガン大学の研究者、トラン・ゴック・ヴィン博士

彼は物理学を愛し、従来の洪水予測モデルに情熱を注いでいますが、同時にその限界も認識しています。「人間の力には限界があり、大規模な予測は不可能です。」一方、AIは膨大な量の情報を迅速かつ正確に、そして規律正しく処理することができます。AIと物理モデル、そして人間の経験を組み合わせることで、それぞれのツールの弱点を克服できると彼は考えています。

その考えから、彼が率いるミシガン大学（米国）の研究チームは、2023年に完了予定の研究プロジェクト「人工知能による大陸規模の中期洪水予報の精度、信頼性、経済的価値の向上」を実施しました。この研究では、AIと現在の米国の洪水予報モデルである国立水モデル（NWM）を組み合わせた新しいハイブリッドモデリングフレームワークを開発しました。これにより、国の洪水予報プログラムの誤差が削減され、洪水の発生場所の予測精度が向上します。

ヴィン博士と科学者たちは、AIを米国海洋大気庁（NOAA）が開発したNWMモデルと併用することで、得られたハイブリッドモデルの精度が4～6倍向上することを発見しました。AIは米国のNOAAデータで学習されましたが、システムはどの国にもカスタマイズ可能です。

研究結果によると、ハイブリッドモデルはNWMだけでなく、特に極端な洪水状況においてGoogleが開発した高度なAIモデルよりも優れた性能を発揮することが示されています。この研究は、年間100件未満の研究論文を発表するアメリカ地球物理学連合（AGU）のトップジャーナルに掲載されました。

全米での検査

2025年ゴールデングローブ科学技術賞トップ20に選ばれたトラン・ゴック・ヴィン博士は、韓国で8件の国内特許を保有し、国際科学雑誌にQ1カテゴリーで29件の科学論文を発表しています...

ヴィン博士は次のように語りました。「この結果を発表するまでに、私たちは幾多の嵐と膨大な作業を乗り越えなければなりませんでした。しかし、それは自然災害を予測するためのより良い解決策を常に模索してきた道のりの証であり、私がこの職に就いた当初から大切にしてきた目標です。」

この研究プロジェクトの主著者として、彼は長年にわたり、気象データ（雨、気温、風など）、洪水流量データ、NWMからのシミュレーションデータを含む入力データの収集と処理から、全体的な研究フレームワークの設計、モデルの有効性を評価するためのシミュレーションシナリオの構築、原稿執筆の主導を提案し、研究プロジェクトのレビュープロセスに参加するまで、精力的に取り組んできました。

研究面では、地球モデルシステムに人工知能を統合し、シミュレーション能力と計算速度を向上させます。目標は、嵐などの大規模自然災害をより長期間、例えば今後10日間で予測することです。正確かつ早期の予測結果が得られれば、より適切な備えができ、人的被害や物的被害を最小限に抑えることができます。トラン・ゴック・ヴィン博士（ミシガン大学、米国）

特に、彼はAIモデルの設計、プログラミング、そして米国全土で42,000件以上の洪水事象を1～10日間の予測期間でテストするためのトレーニングを直接担当しました。「このモデルは、高リスク状況における意思決定の重要な要素となる確率予測シナリオを提供でき、スーパーコンピュータを必要とせず、通常のコンピュータで実行できます」と、ヴィン博士はモデルの優れた特徴を述べました。

トラン・ゴック・ヴィン博士は洪水研究と並行して、Nature Cities誌に都市洪水に関する論文を発表し、「洪水ループ - 下水道システムの改修 - 洪水」を指摘し、現在の排水システム設計のアプローチが最適ではないことを警告しました。彼はこの研究をベトナムで実践し、洪水予測だけでなく、予防策の提供、防災施設の設計支援、そしてハノイやホーチミン市などの大都市圏における洪水排水システムの最適化に役立てたいと考えています。

出典: https://tienphong.vn/tien-si-tre-dot-pha-trong-du-bao-lu-post1780398.tpo