雪のシーズンが終わりに近づくと多くなる雪崩は、ひとたび発生すると巻き込まれた人が亡くなったり、建物などの財産が被害を受けたりと多大な損害を与えます。この被害を軽減すべく、コンピューターの機械学習を取り入れることで高精度かつ高精細な予報を行うことをめざすプロジェクト「Open Avalanche Project」が始動しています。

Home Page - Open Avalanche Project

https://openavalancheproject.org/

このプロジェクトは、雪崩に関するさまざまな被害を軽減するために広範囲かつ高精度な雪崩予報を提供することを目指しているもので、記事作成時点ではまだ開発途上の段階にあります。対象となる地域はアメリカの西海岸の地域一帯で、危険度によって色分けされた点がマップ上に表示されます。



それぞれに点にマウスポインタを置くと内容が表示されます。このマップでは、危険性に応じて決められた全5段階のうち「Low」から「High」までの4つが示されています。



色分けの詳細は以下のような感じ。「自然発生・人為的な雪崩ともに危険なし」というLow、「自然発生の危険なし・人為的な発生は可能性あり」のModerate、「自然発生の可能性あり・人為的な発生は起こりうる」というConsderable、「自然発生は起こりうる・人為的な発生は非常に起こりうる」というHighまでが上記のマップでは表示されていましたが、その上に「自然発生・人為的な発生ともに間違いなく起こる」という最も危険度が高いExtremeがあることがわかります。



この予報は1日に1回更新されており、過去のデータも参照することができます。2018年3月6日のデータはこんな感じで、ほぼすべてが「Low」でしたが……



同年2月17日の予報は、こんなふうに多くの地域で危険度が「High」になっていたことがわかります。



このプロジェクトを始めたScott Chamberlin氏はかつて、パウダースノーが降ることを予測するアプリ「Powder Alarm」を開発したことがある人物。このアプリは、アメリカ合衆国農務省の土壌保護局が提供している予報サービスSNOTELのデータを活用することで新雪が降ることを事前に察知し、普段よりも早い時間にアラームを設定することで、他の人よりもひと足早くゲレンデに出られるようにするもの。



このアプリの開発でChamberlin氏は後にパートナーとなるBob氏と出会い、スマートフォン技術と雪に関する科学を組み合わせた雪崩予報サイトのULLR Labsを立ち上げました。そして今回、Chamberlin氏は過去の気象データと雪崩の発生を記録したデータを機械学習させることで、より精度の高い予報サービスを実現するOpen Avalanche Projectを立ち上げるに至っています。



機械学習を行うにあたっては、過去の降雪データや雪崩予報のデータなどをコンピューターに入力して学習させ、予測させたうえで実際の雪崩発生データと照合させることで精度を上げるトレーニングが行われているとのこと。そのため、記事作成時点ではまだ完全な予報として活用できる段階ではなく、ページにも「Experimental--Not For Hazard Evaluation!」(実験用途−災害評価用ではありません!)という一文が表示されています。



予測モデルは6%8