AI 天気予報はなぜ従来の方法に取って代わることができないのでしょうか?

気象予報は、異常気象から人々と経済を守る上で重要な役割を果たしています。世界中で、毎年数兆ドルもの費用が正確な予報に依存しています。

米国だけでも、経済の約3分の1（3兆ドル）が天候と気候の影響を受けています。

気候変動により不確実性が増すにつれ、予測の改善における人工知能 (AI) の役割がますます注目を集めています。

従来の予測メカニズム

米国メリーランド州にあるNOAAの複合施設で気象学者が気象活動を監視している。写真：ブルームバーグ

現代の天気予報は、気球、衛星、民間航空機、船舶、その他多くの観測装置からの一連の測定に基づいています。

これらの情報源からのデータは、「データ同化」と呼ばれる技術を通じて同期され、現在の大気の状態に関する最も正確な画像が作成されます。

このシステムは、スーパーコンピュータにプログラムされた物理モデルにデータを入力することで機能します。地球は3次元のグリッドに分割され、各グリッドには空気の動きを記述する方程式が含まれています。そして、モデルは将来の発展を計算します。

最新の気象状況を反映させるため、予報は数時間ごとに更新されます。しかし、初期のわずかな誤差でも予報に大きな誤差が生じる可能性があります。これはバタフライ効果と呼ばれる現象です。

AI：代替的かつ補完的なアプローチ

2022年からは、AIを活用した気象モデルがより一般的になるでしょう。AIモデルは物理方程式に頼るのではなく、過去のデータから学習してパターンを認識し、予測を行います。このプロセスは計算負荷が低くなります。

Google DeepMind、Nvidiaなどの企業、そして欧州中期予報センター（ECMWF）や米国海洋大気庁（NOAA）などの気象機関は、気象予報用のAIモデルを開発しています。DeepMindのGraphCastは、2021年から2024年にかけての太平洋と大西洋における嵐の進路予測において、従来の手法を上回る性能を示しました。Nvidiaは、AIを用いてはるかに低いエネルギーコストで詳細な予報を生成するモデルCorrDiffを開発しています。

天気予報におけるAIの利点

AI は、特に超局所予測、熱帯降雨予測、中期予測の 3 つの分野において、従来のモデルに固有の限界を克服するのに役立つことが期待されています。

超局所的な予測では、従来のモデルは解像度が低いため、局所的な雷雨や竜巻などの現象を正確にシミュレートすることが困難です。AIは、高価なスーパーコンピューターを必要とせずに、予測の詳細度を向上させることができます。

熱帯の降雨予測において、赤道地域は観測機器の不足と降雨システムの特異性により、依然として降雨予測に課題を抱えています。AIは、限られた入力データでもパターン検出を支援します。

2022年8月、パキスタンのシンド州の綿花農場が洪水に見舞われた。写真：ブルームバーグ

中期予測（2週間から3か月）において、この期間は農業やエネルギー市場にとって極めて重要ですが、十分なモデル化がされていません。復旦大学（中国）の研究では、AIによって数週間後の降雨量や気温に影響を及ぼすマッデン・ジュリアン振動の予測精度が向上することが示されています。

予測チェーンへのAIの統合

AIはモデルを置き換えるだけでなく、予測プロセスの他の多くのステップもサポートします。例えば、データ収集段階では、AIは観測範囲を拡大し、都市の配置、エネルギー消費、人間の行動といった気象以外の要因も含めることができます。ECMWFは、人間の活動と燃料の状態に基づいて山火事を予測するためにAIを活用しています。

AIは衛星画像の処理にも役立ちます。香港天文台（中国）はコンピュータービジョンを使用して降雨レーダーを分析し、雲の動きの方向と速度を予測しています。

データ後処理ステップでは、AI は、風力タービンがどれだけの電力を生成するかなど、一般的な予測から特定の出力を計算するのに役立ちます。

従来の予報を改善するために、英国気象庁は機械学習を使用して予報の精度を高め、エンドユーザーにとっての有用性を高めています。

AIは大きな可能性を秘めていますが、専門家はAIが従来の物理モデルに取って代わるのではなく、補完する可能性が高いと指摘しています。これは、AIが膨大な量の過去のデータに依存しており、その多くは物理的な観察とモデリングを通じて得られるためです。

AI開発では、透明性、合理的な使用コスト、国家予測システム内での操作性も確保する必要があります。

AI は予測テクノロジーチェーンの新たなリンクとなり、精度の向上、コストの削減、将来の天気を予測する能力の拡大に貢献します。

気候変動により気象環境がますます不安定になる中、AIと従来の科学を組み合わせることが、より現代的で持続可能かつ包括的な予測システムを実現する鍵となります。

（ブルームバーグによると）