Google DeepMind はより正確な天気予報のための AI モデル GenCast を作成しました – Finance.ua

Google の AI 研究ラボ DeepMind は、従来の最高の予測システムよりも高速かつ正確な天気予報を提供する、AI を活用した天気予報モデルである GenCast を発表しました。

ジェンキャストとは

DeepMind の研究者であり研究の共著者である Ilan Price は、GenCast は過去の気象データから直接トレーニングされる機械学習気象モデルであると説明しました。

これは、物理方程式を解くことによって予測を行う従来のモデルとは異なります。

これらの従来のモデルの限界の 1 つは、モデルが解く方程式が大気力学の近似にすぎないことです。

GenCast は、正確に既知で方程式に書き込むことができるダイナミクス/パターンの学習に限定されません。

GenCast の開発方法

研究チームは、1979 年から 2018 年の期間をカバーする欧州中期天気予報センター (ECMWF) の過去の気象データに基づいて GenCast をトレーニングしました。

これには、さまざまな高度での温度、風速、気圧の測定が含まれます。

次に、2019 年からの 1,320 の気象現象についてモデルの 15 日間予報をテストし、大気予報の世界的リーダーである ECMWF の予報と比較しました。

GenCast は日常の天気と極端な現象の両方を ECMWF モデルよりも正確に予測し、なんと 97.2% の確率でそれを上回りました。

GenCast は、さまざまな気象シナリオを提供する 50 以上の予測を生成します。この方法により、プログラムは予測の不確実性を表現できます。

ほとんどの予報がサイクロンが同じ地域に上陸することを示している場合、不確実性は低くなります。しかし、異なる場所を思い描く場合、不確実性はさらに高くなります。 GenCast は、予測に対する過信と過小信頼の両方を回避することで、適切なバランスを保っています。

GenCast は、人工知能専用に構築されたコンピューター チップである単一の Google Cloud TPU v5 を使用して、15 日間の予測を 8 分で作成できます。

従来の複雑な予測は、スーパーコンピューターを使用して行うのに何時間もかかります。

迅速かつ正確な大気予報は、特に異常気象の際に、人命、インフラ、経済を救うために不可欠です。

より正確な大気予測は、たとえば風力発電所で生産できる電力量の予測に役立つなど、グリーン エネルギー インフラに影響を与える可能性があります。

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