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今日のデータ主導の世界では、AIは単なる地図上の存在ではなく、最速レーンとなっています。重要な洞察の採掘や規制シフトの追跡から、リスクの予測、従業員の安全衛生指標の監視、報告書の合理化まで、AIはEHS、持続可能性、コンプライアンスの未来に舵を切っています。しかし、専門家がハンドルを握るようになった今、この先にはどのような障害と青信号が待ち受けているのでしょうか。この連載では、EHSにおけるAIの未来をナビゲートします。
世界中の政府が化学物質による汚染をリアルタイムで測定し、汚染者を追跡できるよう、学者や科学者が人工知能（AI）を活用している。そうすることで、規制当局や政策立案者たちは、これまで苦労してきた汚染問題への対応や軽減を、より迅速かつ正確に行えるようになると期待している。
従来の環境モニタリングは、フィールドサンプルの採取、実験室での分析、遠隔センサーの管理など、異なる管轄区域の複数の機関が協力して行うのが一般的だった。そのため、政府はしばしば後手に回っていた。「これらの方法は、ダイナミックで高密度の汚染現象、まさに現在世界的な汚染状況を支配している種類の現象では、しばしば不十分です」と、ロンドンを拠点とするAIとデータサイエンスのナショナルセンターであるアラン・チューリング研究所の行動データサイエンティスト、ガンナ・ポグレブナは言う。
高度な画像認識、機械学習能力、データ処理能力を備えたAIモデルは、規制当局に先手を打つチャンスを提供する。「AIの魅力は分析力だけでなく、実用的なインテリジェンスを生み出す能力にあります」とポグレブナは言う。「AIは、環境ガバナンスを遡及的で反応的なモデルから、予見的で適応性があり、分散化されたモデルへと移行させる可能性を提供する。
AIは現在、大気汚染よりも水質汚染の追跡が得意である。というのも、水質汚染は写真分析によってより簡単に把握することができ、AIは大量の視覚データを素早く正確に分析することに特に長けているからだ。大気中の気体の判別はより複雑であり、AIと水質汚染に関してすでに進行中の取り組みから数年遅れている。
水生AI
杭州甸子大学人工知能学院の研究者たちによって行われた最近のレビューでは、AIがいかに人間よりもはるかに多くのことを写真から学ぶことができるかが詳述されている。AIモデルは、分子系の振動や回転状態を検出する専門的な分光技術を使用するように訓練されており、AIはこれを使用して物質の正確な化学組成を計算することができる。事実上、杭州の研究者たちは、AIはビデオや写真を分子指紋に変えることができ、水路内のエアロゾル、液体、溶存ガスを特定することができると結論づけた。
しかし、AIの能力をもってしても、識別したい化学物質の分子挙動を人間がモデルに教える必要があるため、時間がかかる。そしてモデルは、異なる化学物質ごとに写真や画像を繰り返し選別する必要がある。3Eが最近報じたように、マイクロプラスチック1つ1つには何千種類もの化学物質が含まれている可能性がある。
シャオジン・リーはバーミンガム大学環境研究・正義センターの研究員である。彼女は同僚とともに、複数の異なる化学汚染物質の影響を一度に測定する方法を模索している。
化学物質が環境中に放出されると、必ずしも隔離された状態に留まるとは限らず、互いに混ざり合って相互作用し、毒性が変化する可能性があるからだ。「最終的な結果は毒性のカクテルです」と彼女は言う。
このカクテルこそ環境機関が注意すべきものであり、その方法のひとつが、AIにミジンコの遺伝的健康状態を監視させることだと彼女は主張する。
問題解決
ミジンコは微小な甲殻類であり、水中の化学物質の変動に非常に敏感である。ミジンコの遺伝子活性の変化がストレスや害の初期兆候を示唆する場合、AIはその原因となりうる物質をスクリーニングすることで、問題をリバースエンジニアリングするのに役立つ。「このようにAIを使えば、水生生物に害を及ぼす可能性のある化学物質のサブセットを特定することができます。このようにAIを使えば、水生生物に害を及ぼす可能性のある化学物質のサブセットを特定することができる。また、現在は規制されていないが、調査する価値がありそうな新規の化学物質を明らかにすることもできます」とリーは言う。
AIはまた、汚染修復の取り組みも指導している。2022年、ポグレブナはバングラデシュのプロジェクトに参加し、同国の広大な河川デルタに漂着し目詰まりを起こす「プラスチック島」に取り組んだ。「これらの島は厄介なものです。その上に立つこともできるし、子供たちがその上でサッカーをすることもできる、信じられないほど危険なものです」とポグレブナは言う。
プラスチック製の島は川の流れとともに頻繁に移動するため、島を見つけてから対応するまでの間に、まったく別の場所に漂着している可能性もある。デルタ地帯のネットワークは複雑に絡み合っているため、下流を探せばいいという単純な話ではないのだ。
「ボートにカメラを設置し、映像を撮影しました」とポグレブナは言う。「通常、水がどのように動くかを知っているAIを使えば、プラスチック島がどこにあるかを数日前に予測することができます」。資源に乏しい環境では、この情報は貴重なものだ、とポグレブナは言う。
規制執行
AIが汚染を特定し、改善努力を後押しする能力は大きな助けになるとポグレブナは言う。しかし、汚染の発生源を特定するためにこの技術を使うチャンスこそが、潜在的に強力な規制執行ツールになるのだ。
2024年に発表された科学論文の中で、中国の研究者たちは、水流パターンなどのデータと土地利用情報を組み合わせることで、”汚染経路追跡モデル “を作成できることを示した。これらのモデルが河川の汚染クラスターの位置を検出し、その化学組成を分析すると、上流への汚染拡散経路をシミュレートし、汚染源を推定することができる。
「衛星画像、海洋学、フィールドサンプルのデータを統合することで、これらのシステムはマイクロプラスチックを特定の産業活動や製品カテゴリーに遡って追跡することができます。「これは、マイクロプラスチックやその他の新興汚染物質を抑制しようとする規制当局にとって重要な情報です」。
近い将来、AIモデルが汚染物質とその発生源の関連付けを支援することで、捜査官をサポートする重要な役割を果たす世界がある、とポグレブナは言う。どのような知見も人間による検証を必要とするが、それは化学会社に対する訴訟につながる証拠の一部となるだろう。
環境への皮肉
また、AIの世界の人々がまだ適切に対処していない持続可能性の象もいる。「考えてみれば、AIをソリューションとして使うのは少し奇妙なことです。とポグレブナは言う。「ChatGTPのクエリ1つで使うエネルギーは実体のないものではありません。
AIはまた、ハードウェアを冷却するために膨大な量の水を必要とする。国連環境計画によれば、AIのインフラは近い将来、デンマークの6倍の水を消費するようになるかもしれない。
さらに、AIを支えるコンピューターやデータセンターの構築に必要なレアアースの供給問題もある。AIの技術向上のペースは、絶え間ない進歩によって時代遅れになった機械が残す電子機器廃棄物という形で、環境の泥沼をもたらしている。その廃棄物には有毒物質が含まれていることが多く、適切なリサイクル工程を踏まなければ、皮肉にも水域をさらに汚染する可能性がある。
AIは環境保護のための強力なツールを規制当局に提供するかもしれないが、同時に、まだ解決策が明らかでない一連の課題も突きつけている。
研究者たちは以前からAIの欠点に気づいていた。ストーニー・ブルック大学の廃水エンジニアであるマシュー・ロウは、2022年にAIの水質監視能力に関する論文を発表し、AIが規制当局によって広く使われるようになるには、科学者たちはまだいくつかの限界に対処していないと指摘した。
「データ管理の不十分さ、説明可能性の低さ、モデルの再現性の低さ、標準化、そして学術的な透明性の欠如は、こうしたインテリジェント・アプリケーションを成功させるために克服すべき重要なハードルです」とロウは結論づけた。言い換えれば、政府がAIの助けを借りて汚染を追跡し、管理することはすでに可能かもしれないが、研究者はまだそのプロセスを完璧にする必要があるということだ。
しかし、近年の進歩の速さを考えると、研究者がこれらの問題を解決するのは時間の問題だとポグレブナは言う。「AIによる汚染追跡が成功している都市やケーススタディがあります。これは概念実証であり、この技術の普及は次の論理的ステップです」とポグレブナは言う。”もし “ではなく、”いつ “の問題なのです」とポグレブナは言う。
写真のキャプション：バングラデシュの川に浮かぶプラスチックの島（Ganna Pogrebna）。
