転換点
トラン・ゴック・ヴィン博士の成功は、彼が慣れ親しんだ環境から抜け出す勇気ある決断と、韓国と米国での留学や就労を通して経験した数々の困難な出来事から生まれたものです。ベトナムで物理学と数学を学んだ幼少期から、韓国を経て米国へと至る彼の道のりは、限界を克服しようとする強い意志と、自然災害から地域社会を守るための解決策を見つけようとする燃えるような情熱の物語です。
ベトナム国立大学（ハノイ） 科学大学を卒業後、ヴィン氏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、大学院生として韓国へ留学するという決断は、大きな転機となりました。「文化や言語の違いに不安を感じ、研究を続けられるかどうか迷うこともありました。しかし、それが私のキャリアにおける最も重要な転機でした。家族と離れ、自分の力で立ち上がらなければなりませんでした。自分で目標を設定し、計画を立て、それを達成するために努力しなければならなかったのです」とヴィン博士は語っています。
トラン・ゴック・ヴィン氏は、米国ミシガン大学で都市型洪水現象について発表を行った。
韓国の蔚山大学で大学院生として過ごした約5年間を振り返り、彼は指導教授からの要求以上に、自分自身に課していたプレッシャーが大きかったことに気づく。「生活のバランスがほとんど崩れていた時期がありました。大学院時代は、1日に15時間以上働くこともよくあり、夜は6時か7時まで起きて寝ないことも多かったのです。しかし、まさにその厳しい時期があったからこそ、自分の真の情熱と追求したい道に気づき、後に私が成し遂げる画期的な研究の基礎を築くことができたのです」と彼は回想する。
ヴィン博士の本来の専攻は地球科学、特に気象学と水文学でした。自然科学大学での学部生時代、彼は幸運にも教授陣と共に多くの研究プロジェクトに参加し、ベトナム各地、特に中部ベトナムへのフィールドワークに参加し、洪水について研究しました。中部地方へのこれらのフィールドワークで、人命、財産、そして物質的な所有物を押し流す壊滅的な洪水を目の当たりにしたことは、彼に深い印象を残しました。「私の研究を通して、私は常に2つの疑問を抱き続けてきました。自然災害を予測することは可能か？そして、洪水による被害を最小限に抑えるために何ができるのか？」と彼は語りました。
トラン・ゴック・ビン博士（米国ミシガン大学研究員）
物理学への情熱と、従来の洪水災害予測モデルへの強い関心を持つ彼は、それらの限界も認識していた。「人間の能力には限界があり、大規模な予測は不可能だ」と彼は述べる。一方、AIは膨大な量の情報を迅速かつ正確に、高度な規律をもって処理できる。彼は、AIを物理モデルや人間の経験と組み合わせることが、それぞれのツールの弱点を克服する道だと考えている。
その考えに基づき、彼が率いるミシガン大学（米国）の研究チームは、2023年に完了した研究プロジェクト「人工知能による大陸規模の中期洪水予測の精度、信頼性、 経済的価値の向上」を実施した。この研究では、AIと既存の米国国家水モデル（NWM）を組み合わせた新しいハイブリッドモデルフレームワークを開発し、国家洪水予測プログラミングにおける誤差を最小限に抑え、洪水発生場所のより正確な予測を可能にした。
ヴィン博士と彼の研究チームは、AIを米国海洋大気庁（NOAA）が開発したNWMモデルと組み合わせることで、得られる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た。このAIは米国向けのNOAAデータに基づいて学習されているが、システムはどの国にもカスタマイズ可能である。
研究結果によると、このハイブリッドモデルはNWMを凌駕するだけでなく、特に極端な洪水状況において、Googleが開発した高度なAIモデルよりも高い性能を発揮することが示された。この研究成果は、年間100件未満の論文しか掲載されない米国地球物理学連合（AGU）の主要学術誌に掲載された。
全米各地で検査を実施。
2025年ゴールデングローブ科学技術賞の最終選考に残ったトラン・ゴック・ビン博士は、韓国で8件の国内特許を保有し、国際的なQ1ランクの科学誌に29本の科学論文を発表している。
ヴィン博士は次のように述べています。「これらの結果を発表するまでには、多くの障害と膨大な作業量を乗り越えなければなりませんでした。しかし、これは自然災害を予測するためのより良い解決策を見つけるという、私がキャリアの最初から大切にしてきた目標への継続的な取り組みの証です。」
本研究の筆頭著者として、彼は気象データ（降雨量、気温、風速など）、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、研究全体の枠組みの設計、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、解決策の提案、原稿の執筆の主導、研究の査読プロセスへの参加に至るまで、長年にわたりほとんど休みなく精力的に研究に取り組んできました。
「研究の方向性としては、シミュレーション能力と計算速度を向上させるため、地球モデリングシステムに人工知能を統合します。目標は、例えば10日先といった長期にわたって、暴風雨や豪雨などの大規模な自然災害を予測することです。より正確で早期の予測が可能になれば、より万全な備えができ、人命や財産への被害を最小限に抑えることができます」と、トラン・ゴック・ビン博士（米国ミシガン大学）は述べています。
特に、彼は米国全土で42,000件以上の洪水発生事例と1～10日間の予測期間を対象とした実験的なAIモデルの設計、プログラミング、トレーニングを直接担当した。「このモデルは、高リスク環境における意思決定の重要な要素である確率的予測シナリオを提供でき、スーパーコンピュータではなく通常のコンピュータで実行できる」とヴィン博士は述べ、モデルの優れた特性を強調した。
トラン・ゴック・ビン博士は、洪水に関する研究と並行して、学術誌「ネイチャー・シティーズ」に都市洪水に関する論文を発表し、「洪水→排水システム改良→洪水」という悪循環を指摘し、現在の排水システム設計手法は最適ではないと警告した。博士は、この研究成果をベトナムで実践に活かし、洪水予測だけでなく、予防策の提供や防災施設の設計支援、 ハノイやホーチミン市などの主要都市における洪水排水システムの最適化にも貢献したいと考えている。
出典: https://tienphong.vn/tien-si-tre-dot-pha-trong-du-bao-lu-post1780398.tpo
コメント (0)