ダム運用にAI、囲碁チャンピオン破った深層学習で水害防ぐ

　豪雨による災害防止に大きな役割を果たすダム。そのダムにAIを使うことで、より治水の効果を上げられないか――。建設コンサルタント大手の日本工営（東京・千代田）は、そんな研究を進めている。

　一般にダムは厳格な操作規則に基づいて操作される。近年の異常な豪雨によって下流域に急激な増水が予見される場合は、洪水の発生リスクを低減するため、柔軟なダム運用が不可欠となる。ただ、刻一刻と状況が変わる中で、管理者がダム操作を最適化するのは至難の業だ。ダムは一定のルールに沿って管理者が運用しているが、その“支援者”としてAI活用に期待が高まっている。日本工営・中央研究所先端研究センターの一言正之課長は、「米グーグルの囲碁用AI『アルファ碁』で脚光を浴びた深層ニューラルネットワークというものを用いたダム操作のAIを研究している」と話す。広域化・激甚化する豪雨に対応するダム管理者の判断をAIで支援するのが狙いだ。

広域化・激甚化する豪雨災害に対応するため、日本工営はAI（人工知能）を使ってダムを柔軟に操作する研究を進めている（写真：PIXTA）

　深層ニューラルネットワークを使って何をするか。分かりやすく説明すると、データを基に降雨をシミュレーションし、ダム操作がうまくいけばAIは高い“報酬”が得られるようにして、大量の仮想洪水をAIに学習させる。ダムの容量を有効活用して下流への放流量を減らせれば報酬は加点され、ダムから水をあふれさせてしまえば減点される。

　一言課長らの研究チームは、実際にあるダムを使ってAI操作の有用性を検証した。モデルとなったのは大分県日田市の筑後川水系上流域にある「松原ダム」だ。同ダムのゲート操作は10分間隔で行うことが基準となっているため、AIも10分ごとの放流量を計算。17年の九州北部豪雨など、松原ダム流域で過去に降った大雨を参考に、20の洪水シミュレーションを250回繰り返し学習させた。