パンデミック、地政学およびGHG需要変動をAIで予測する
(1).全体要約
2024年度のアドベントカレンダーは、機械学習、強化学習、および数理最適化の手法を用いて、パンデミックや地政学的変化といった外部要因が温室効果ガス（GHG）排出量に与える影響を定量的に解析することを目的として実施します。特に、2025年度の新型コロナウイルス感染症の動向、日本最大の武豊石炭火力発電所の運用、ロシア・中国のエネルギーインフラおよび再生可能エネルギーの動向に注目し、GHG排出量の変動要因を多角的に分析します。
(2).1 手法
a.時系列解析:
過去のGHG排出量データ、衛星データから推定したエネルギー消費量データなどを用いて、時系列解析を行い、GHG排出量のトレンドや季節変動を把握します。
b.機械学習:
・回帰分析: GHG排出量を目的変数とし、複数の説明変数（経済活動、エネルギー価格など）を用いて、GHG排出量を予測するモデルを構築します。
・異常検知: 過去のデータに基づいて、異常なGHG排出量を検出し、その原因を特定します。
c.強化学習:
SIRモデル（感受性者-感染者-回復者モデル）を用いて、感染症拡散パターンをモデル化し、異なる公衆衛生政策（例：マスクの着用率）が感染拡散に与える影響でシュミレーションします。
d.数理最適化:
エネルギーミックス最適化問題を定式化し、GHG排出量を最小化するようなエネルギー供給計画を算出します。
(2).2 データ
a.衛星データ:
第三者検証が可能な高解像度の衛星データを用いて、GHG排出量、土地利用変化などを高精度に観測します。
b.地上データ:
エネルギー消費量、経済活動などを収集し、衛星データおよび地上データを組み合わせることで、より詳細な分析を行います。
(2).3 予測モデル開発
a.GHG排出量推定モデル:
パンデミックや地政学的変化といった外部要因を考慮した、高精度なGHG排出量予測モデルの開発を目指します。
b.エネルギーシステムの最適化:
GHG排出量を最小化しつつ、エネルギー供給の安定性を確保するための最適なエネルギーミックスを提案します。
(3).GHG需要に関する概要
GHG需要予測は、気候変動対策やエネルギー政策にとって重要な要素です。
特に、石油、石炭火力や太陽光などの再生可能エネルギーなどエネルギー源の多様化により、GHG需要は地域や状況によって大きく異なります。武豊火力発電所を例に挙げると、石炭を主燃料としたエネルギー供給は依然として日本の安定供給に不可欠ですが、その一方でGHG排出量削減が求められています。
また、ロシアや中国といった主要なエネルギー輸出国の動向もGHG需要の大きな変動要因です。
当アドベントカレンダーでは、これらの課題を第三者検証が可能な衛星データおよび地上データを組み合わせ、機械学習、強化学習および数理最適化を用いて分析し、持続可能な解決策を提案します。
(4).パンデミック時のGHG需要を予測すべき根拠
新型コロナに代表されるパンデミックはGHG需要に劇的な影響を及ぼします。新型コロナウイルス流行時は、交通量や産業活動が急減し、短期的にはGHG排出量が減少しますし、エネルギー需要変動は予測困難な要素を多く含みます。例えば、在宅勤務や物流需要の増加は、特定のエネルギー源への需要を増大させました。
このような状況では、機械学習を用いて過去の新型コロナ陽性者数データを解析し、陽性者数の長期動向を予測することで、エネルギー需要やGHG排出量の分析および予測することも有効と考えています。
また、数理最適化も用いて、限られたリソースを最大限効率的に分配する戦略を構築することが可能です。
これらにより、パンデミック時にもエネルギー政策が社会的・経済的安定を維持しつつ、環境負荷を最小限に抑えるための指針を提供します。
(5).中国およびロシアのGHG需要を予測すべき根拠
中国とロシアは世界有数のGHG排出国です。
これらの国のエネルギー政策は国際的なGHG需要に大きな影響を与えます。
中国は太陽光などの再生可能エネルギー設備の導入を進めつつも、石炭火力発電への依存が依然として高く、エネルギー転換の進捗が不透明です。また、ロシアは石炭や天然ガスの輸出が重要な収益源であり、地政学的な紛争や制裁がエネルギー供給と需要の変動に影響を及ぼしています。
これらの国々の動向とくにGHG需要を予測することは、国際的なエネルギー市場の安定化に不可欠です。衛星データを用してこれらの国々のGHG需要を解析し、数理最適化、機械学習や強化学習を使用して、需要パターンや排出量の変動を特定、地政学的リスクが与えるエネルギー供給のシミュレーションを実施し、持続可能なエネルギー政策の実現を支援します。
(6).要するに
当アドベントカレンダーは、パンデミックや地政学的変化がGHG需要に与える影響を多角的に分析することを目的としています。特に、2025年度の新型コロナ陽性者数、武豊火力発電所やロシア・中国のエネルギー政策に注目し、GHG排出量の変動要因を明確化します。
パンデミック時にはエネルギー需要の大幅な変動があり、衛星データと機械学習を活用した予測が有効であることを示すことも目的の一つです。
(7).参加アドベントカレンダー
(8).参考URL
データ取得元
過去作成note 参照URLとか
(9).ハッシュタグ
#新型コロナ ,#第12波,第13波
#カーボンニュートラル ,#GHG,#再生可能エネルギ-,#炭素中立性,#第三者認証,#グリーンウォッシュ
#機械学習 ,#数理最適化,#強化学習,#衛星データ
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