AIと天気予報の革命

Nvidiaは、極めて高速な予測と異常気象のリスク推定精度の向上を実現すると謳う、新たな気象予測AIモデルを発表しました。このAIモデル「FourCastNet 3」は、わずか64秒で15日間の世界全体の気候を予測することが可能です。

FourCastNet 3は、ChatGPTと同様のトランスフォーマーアーキテクチャを基盤とし、数十年にわたる気象データから学習することで、気流、気温、降水量を正確に再現します。このAIは地球の球形を考慮し、問題の空間相関確率を正確にシミュレートするように設計されており、安定したスペクトルを実現し、複数のスケールで現実的なダイナミクスを再現します。

「AIは、大気の状態を推定する方法、その状態から予測を生成する方法、よりよい予測をするために物理学の限界を押し広げる方法、そしてこれまでは不可能だと思われていた気候シミュレーションを構築する方法を完全に変えています」と、NVIDIAの気候シミュレーション責任者マイク・プリチャード氏は述べた。

同様に、マイクロソフト社（米国）は、「Aurora」と呼ばれる人工知能（AI）予測システムを開発しました。これは、精度、速度、コストの面で従来の予測方法を上回り、特に大気質、気象パターン、熱帯暴風雨の監視に効果的であると言われています。

Auroraは、衛星、レーダー、気象観測所、気候シミュレーション、予報などから得られた100万時間以上のデータに基づいて学習されています。また、追加データを用いてモデルを微調整することで、特定の気象現象を予測することも可能です。

驚くべきことに、オーロラは2023年に発生したすべての嵐を正確に予測しました。その中には、太平洋で記録された史上最悪の被害をもたらしたスーパー台風ドクスリも含まれていました。当時の公式予報では、ドクスリは台湾の北上を予想していましたが、オーロラはドクスリがフィリピンに上陸する正確な位置と時刻を4日前に予測しました。

それだけでなく、この AI モデルは、解像度約 10 km² で世界の 10 日間予報の 92% の精度で世界標準とされるヨーロッパ中期予報センター (ECMWF) の精度も上回りました。

マイクロソフトのAIモデルはスーパーコンピューターの5,000倍の速さで天気を予測する（イラスト写真）

現在、天気予報は通常、スーパーコンピュータで何時間も処理を要する複雑な物理モデルにデータを入力することで作成されています。これに対し、Aardvark Weatherは全く新しいアプローチを採用しています。同社の機械学習システムは、衛星、気象観測所、船舶、気象観測気球からの生データを直接分析し、複雑な大気モデルを必要とせず、シンプルなハードウェアのみで予報を生成します。

Aardvark Weatherは多くの利点を実証しています。従来のシステムと比較して観測データのわずか8%しか使用せず、米国全球予報システム（GFS）の性能を上回り、米国気象局の予報に匹敵する結果を提供し、一般的なデスクトップコンピューターで数分で予報を完了します。ただし、Aardvark Weatherの空間解像度は現在のところ、既存のシステムよりも低いです。

Aardvark Weather の最も重要な用途の 1 つは、世界予報を高解像度の地域予報に精緻化するためのリソースが不足している発展途上国や地域の予報センターをサポートできることです。

アードバークは、わずか数分でパソコン上で世界の天気を予測します。（写真：ケンブリッジ大学）

都市に接近する強力なハリケーンなどの小規模な気象現象を予測するには、現在、従来の特殊な予測モデルが必要です。

しかし、一部のAIモデルは実世界の環境でテストされ始めています。数十カ国の気象予報を提供する欧州中期予報センター（ECMWF）は、Auroraと独自のAIモデルを使用しています。

ボストンでは、IBMとマサチューセッツ総合病院ブリガム・ヘルス・システムが、人口データ、環境センサー、病院の記録に基づいて、熱波発生時に熱ストレスの影響を受けやすい地域を予測するAIツールを試験的に導入しています。このソリューションは、高齢者、低所得者層、緑地の少ない地域に住む人々にとって特に有用です。

国家レベルでは、米国議会が洪水や暴風雨の警報システムへのAIの統合の可能性を検討しています。特にテキサス州とニューメキシコ州で発生した一連の壊滅的な自然災害を受けて、その重要性は高まっています。Tomorrow.ioやSilurianといったスタートアップ企業は、AIが自然災害を48～72時間前に予測する能力を実証し、防災に大きなメリットをもたらすとしています。

しかし専門家は、AIは物理モデルを完全に置き換えるのではなく、天気予報のプロセスにおいて互いに補完し合うように組み合わせるべきだ、と警告している。

ゴック・グエン（合成）

出典: https://vtcnews.vn/ai-va-cuoc-cach-mang-ve-du-bao-thoi-tiet-ar955276.html