GoogleのAIが天気予報の競争を破壊する

その研究者 Googleディープマインド 彼らは天気予報ツールを作成しました AI これにより、現在利用可能な最高のシステムよりも高速かつ正確な予測が可能になります。

と呼ばれる新しいモデル ジェンキャスト、乗り越えてください ENS (世界のリーダーとして広く知られています) 15 日前までの予測は 97% の確率で可能です。熱帯低気圧や熱波など、1,320 以上の気象シナリオでテストされています。

«ENS に対する優位性が天気予報における AI の進歩の転換点となるGoogle DeepMindの研究科学者Ilan Price氏はガーディアン紙に語った。 “の少なくとも短期的には、これらのモデルは既存の従来のアプローチに付随し、共存することになるでしょう。»。

の ジェンキャスト は、画像やテキストの生成などのタスクのための生成人工知能で使用されるものと同様の拡散機械学習モデルです。ただし、これは気象予測に独特に適しており、40 年にわたるデータに基づいてトレーニングされています。 ヨーロッパ中期気象予報センター (ECMWF) – 背後にあるサービス ENS。

実験中、研究者たちは次のことを尋ねました。 ジェンキャスト 次に、結果をその年の実際の天気および ENS の予測と比較しました。

の ジェンキャスト は 50 以上の異なる予測のセットを生成し、それぞれが将来の可能性のあるシナリオを示します。このデータは、当局がハリケーンなどの異常気象に備えたり、風力発電所の運営者がエネルギー生産量を数日前に正確に予測したりするのに役立ちます。

このテクニックの派手な名前は、確率的アンサンブル予測です。これはすでに従来の予測システムのゴールドスタンダードです。ただし、 ジェンキャスト 物事を新しいレベルに引き上げます。このシステムは、従来のモデルの数時間と比較して、8 分という大幅に短い時間で予測を提供できます。

これは、次のようなモデルがあるためです。 ENS 予測を行うために何百万もの方程式を処理する必要がある大規模なスーパーコンピューター上で実行されます。代わりに、GenCast は単一のマシン上で実行されます。 GoogleクラウドTPU、機械学習用に設計されたチップ。これは、AI がトレーニングされており、データを「学習」しているため、予測を行う必要があるたびにデータを処理する必要がありません。

の ジェンキャスト それを改善する グラフキャストモデル 彼女 ディープマインド 昨年明らかになったもの。他のテクノロジー企業も、AI を活用した独自の気象予報士を開発しています。 Nvidia は 2022 年に FourCastNet をリリースし、ファーウェイは 2023 年に Pangu-Weather モデルをリリースしました。

人工知能はすぐに従来の予測に取って代わるのでしょうか?おそらくそうではありません。 GenCast のようなモデルは、依然として従来の気象システムとモデルからのデータに依存して、予測のトレーニングと調整を行っています。しかし、人工知能は確かに現在の方法を改善することができます。

«人間による評価、従来の物理ベースのモデル、AI ベースの天気予報を組み合わせたハイブリッド アプローチから最大の価値がもたらされます。“、 言った スティーブン・ラムズデール、英国気象庁の主任気象学者がフィナンシャル・タイムズ紙に語った。

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