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。
科学誌「サイエンス」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、より正確な予報を出すことができた。
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年以上にわたって保管してきた気象データを使用し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極めて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のベータ版は現在、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）
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