最近のテストでは、Google の GraphCast が予測精度においてヨーロッパ中期予報センター (ECMWF) のシステムを上回りました。
 |
| Google の AI 搭載 GraphCast システムは気象業界に革命を起こすと期待されています。 |
具体的には、サイエンス誌に掲載された研究によると、GraphCast は温度、気圧、風速と風向、湿度など、テストされた 1,380 個のパラメータのうち 90% についてより正確な予測を行うことができました。
2023年9月、GraphCastはハリケーン・リーがカナダのノバスコシア州沿岸に上陸すると、発生の9日前に予測していました。一方、従来の気象予報ツールは6日前までしか予測できませんでした。さらに、上陸の時間と場所の予測精度も低かったことが判明しました。
調査によると、「Google の GraphCast は、1 分以内に世界中の 10 日間の何百もの気象変数を予測できます。」
GraphCast モデルは、機械学習アルゴリズムと、空間的に構造化されたデータを処理するためのアーキテクチャである「グラフ ニューラル ネットワーク」(GNN) を組み合わせたものです。
このシステムは、ECMWFが40年以上保管している気象データを用いて学習されています。GNNは、最小限の計算リソースで迅速な予測生成を可能にします。
GraphCastの主な使命は、地球上のさまざまな場所における大気の状態の相互作用を予測することです。しかし、GraphCastシステムはまだ、ハリケーンなどの気象現象の予測に不可欠な複雑な情報を提供する能力がありません。
DeepMindの研究者たちは、このモデルが様々な気象システムに対応できる能力に自信を示しています。GraphCastのテスト版は現在、ECMWFのウェブサイトで公開されています。
[広告2]
ソース
コメント (0)