最近のテストでは、GraphCast は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。
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 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。
最も重要なのは、GraphCast が極端な自然気象現象の予測において大幅に優れていることです。
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9日前に予測しました。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、「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条件の相互作用を予測することです。
しかし、Google DeepMind による大きな進歩にもかかわらず、天気予報は依然として困難な作業です。
GraphCast システムはまだ、ハリケーンなどの気象現象を予測するために重要な複雑な情報を提供することができません。
同時に、従来の予測モデルは気候変動に適応しやすいものの、過去のデータに基づいてトレーニングされた AI モデルは、気候条件の変化に依然として苦労しています。
しかし、DeepMindの研究者たちは、このモデルが様々な気象システムに拡張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。
（インフォシティによると）
人工知能が精密医療の新時代を切り開く
膨大な量のデータを分析し、人間の目では確認できないパターンを検出する能力を持つ人工知能は、病気の診断や分類の方法を変えています。
米国と中国、人工知能（AI）アプリケーションの禁止で「歴史的合意」を発表へ
ジョー・バイデン米大統領と中国の習近平国家主席は、軍事における人工知能（AI）の使用を禁止する歴史的な合意を発表するとみられている。
製造プロセスの最適化における人工知能の役割
テクノロジーが前例のないペースで進歩し続ける中、製造業界では人工知能 (AI) の力を活用してプロセスを最適化しています。
[広告2]
ソース
コメント (0)