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| 人工知能（AI）モデルに基づく手法は、気象予報を桁違いに加速させる可能性を秘めている。図解写真。（出典：nchmf.gov.vn） |
ネイチャー誌に掲載された最近の研究報告によると、中国の研究者らは、中程度から高い精度で世界の天気を予測できる3次元ニューラルネットワークを備えた人工知能（AI）モデルを開発したという。
Huawei Cloudの大規模気象モデル研究開発チームは、研究の中で、地球の座標系に適応し、複雑で異質な3D気象データを処理する3Dニューラルネットワークを提案しました。
約 40 年分の地球規模のデータでトレーニングされた比較的大規模な Pangu-Weather 気象モデルは、2 か月以内に 1 億レベルのパラメータを取得しました。
Pangu-Weatherは、湿度、風速、気温、海面気圧などを含む24時間の世界天気予報をわずか1.4秒で提供します。このシステムの予測速度は、従来の数値計算手法の10,000倍です。
具体的な例として、昨年 5 月に発生した超大型台風マワールでは、Pangu-Weather は 5 日前に台風の進路を予測するという素晴らしい成果を上げました。
このモデルは、数値天気予報 (NWP) 方法と比較した場合、テストされたすべてのイベントからの再解析データに基づいて、より優れた予測結果も示しています。
現在、毎日の天気予報、深刻な自然災害警報、気候変動予測などはすべて、高性能コンピューティングと複雑な物理モデルを基盤とするこの手法を用いて行われています。しかし、この手法には膨大なマシンと計算時間が必要です。
報告書の著者であり、中国のクラウドサービスプロバイダーであるファーウェイクラウドの上級AI専門家であるティエン・チー氏は、従来のNWP方式では、今後10日間の世界の天気を予測するのに、3,000台のサーバーを備えたスーパーコンピュータークラスターで4～5時間の計算が必要だと述べた。
しかし、これらの新しいAIベースの手法の精度は、依然として数値予報手法の精度に比べて大幅に低い。報告書の共著者である畢開封氏も、AIベースの気象予報システムの限界を認め、依然として再解析データに大きく依存しており、異常気象の予測能力を向上させる必要があると述べた。
「より正確で信頼性の高い天気予報サービスを提供するためには、AIベースの手法と従来の数値手法が共存する必要があると考えています」とQi Tian氏は述べています。
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