研究クラスター02

気候レジリエンス・適応・開⁠発

テクノロジーによる解決策が開発・運用される社会的・経済的・環境的文脈に配慮しつつ、人工知能が気候レジリエンス、適応、および持続可能な開発にどのように貢献できるかを探求します。

クラスターについて

変動する気候におけるレジリエンスの構築

気候変動は、世界各地の地域社会、インフラ、食料システム、そして人々の暮らしを取り巻くリスクを深刻化させています。人工知能やデータ駆動型技術は、これらのリスクを把握・予測し、より効果的な対応策を支える新たな可能性を創出しています。

本クラスターでは、多様な開発状況・文脈において、AIが気候変動への適応とレジリエンスにどのように貢献できるかを探究します。気候情報や早期警戒システムをはじめ、農業、都市システム、インフラ、天然資源管理に至る広範な分野での応用可能性を検討します。

また、気候変動適応の実効性を高めるには、技術革新に加えて各種制度や地域の知恵、各主体の能力、社会経済的環境が不可欠であるとの認識のもと、テクノロジーの利用機会およびその恩恵の公正な分配のあり方についても追究します。

重点分野

本クラスターでは、AIが気候レジリエンスを高める可能性を検証するとともに、技術が有意義かつ公正な成果につながるために必要な制度的・社会的・開発上の条件について検討します。

AI、データ、予測手法を活用し、気候関連リスクへの理解、情報伝達、リスク管理を向上させ、より効果的な早期警戒システムを支援する方法を探究します。

新興技術が気候変動への適応計画策定をどのように支援し、気候変動に直面する地域社会、インフラ、経済のレジリエンスをいかに強化できるかを検証する。

相互に結びついた食料、エネルギー、環境システムにおけるAIの活用と、それらが持続可能でレジリエントな開発にどのように貢献できるかを研究する。

地域ごとに異なる状況、知識体系、能力に対応できる技術的アプローチを検討するとともに、イノベーションの恩恵が広く公平に行き渡るためのあり方を検討する。

リーダーシップ

クラスターリードは、クラスターの研究優先事項を示すとともに、研究、協力、および社会連携活動の調整を主導します。

Prof. Tom Tanner

気候適応クラスターリード

SOASの気候・社会学教授であり、SOAS Centre for Development, Environment and Policyの所長を兼任。

探検する

クラスター01

特に脆弱な状況に置かれた社会や地域に焦点を当て、持続可能なファイナンス、マイクロファイナンスのレジリエンス、構造変革、公正な分配について探究。

クラスター03

公共部門の変革、説明責任、AIをめぐる権力構造と倫理、地政学的動向やデータ利用の公平性、そしてAIが社会的に取り残されがちな人々に及ぼす影響を検証。

クラスター04

クリエイティブ分野や文化遺産の文脈における生成AIの活用をはじめ、文化保全や文化財の返還、市民参画、そして多様な視点や公正性を尊重したAIのあり方を探求。

参加・連携

UNU AI Hubでは、研究、政策立案、能力開発、知識交流、そしてAIを活用したイノベーションの共同設計・実証など、幅広い分野での連携を歓迎しています。