AI を活用した新しい気象予測モデルは、前例のない精度で、現在のテクノロジーよりも大幅に高速に仕事を行うことができます。
ウェブ巨人の AI に重点を置いた研究所である Google DeepMind によって構築された GraphCast は、天気予測のプロセスに革命を起こすことになりそうです。
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GraphCast は、業界の標準的な天気予報よりも正確かつ迅速に、最大 10 日前の天気を予測できます シミュレーション システム — 高解像度予報 (HRES)、欧州中期天気予報センター (ECMWF) によって作成されました。」 Googleディープマインド 投稿で言った 火曜日に。
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注目すべきことに、このツールは、 異常気象現象 サイクロンの動きをより正確に予測できるため、当局や住民は被害をもたらす嵐に備えてより多くの時間を確保でき、その過程で人命が救われる可能性があります。
9 月にハリケーン リーがカナダ東部を襲ったとき、グラフキャストは、ハリケーン リーがカナダに上陸すると正確に予測しました。 ノバスコシア州はその9日前に同じ予測を立てたのに対し、従来の予測では同じ予測をしたのは同年の約6日間だけだった。 前進。
DeepMindチームによると、GraphCastは40年分の気象データに基づいてトレーニングされており、地球の気象システムの背後にある因果関係を学習できるという。
驚くべきことに、GraphCast は 10 日間の予報を作成するのに 60 秒もかからず、従来の予測よりもはるかに高速です。 チームによると、HRES で使用されているアプローチは、「何百もの機能を備えたスーパーコンピューターでの計算には数時間かかる場合があります」 機械。」
2 つのシステムを比較すると、GraphCast は HRES と比較して、1,380 のテスト変数の 90% 以上と予測リードタイムについてより正確な予測を提供しました。
「評価を対流圏、つまり地球の表面に最も近い高さ 6 ～ 20 キロメートルの大気の領域に限定すると、 正確な予測が最も重要である場合、私たちのモデルは将来の天気のテスト変数の 99.7% で HRES を上回りました。」とチームは述べています。 言った。
地球の絶え間なく変化する気候の中で気象パターンが進化するにつれて、GraphCast はより高品質のデータを供給されるほど改善されます。
チームは、科学者や予測者がテクノロジーにアクセスできるように、GraphCast のモデル コードをオープンソース化しています。 これにより、特定の気象現象に合わせて調整し、世界のさまざまな地域に合わせて最適化できるようになります。 ECMWF はすでにこのツールを試しています。
火曜日にサイエンス誌に発表された研究 より詳細な外観を提供します グラフキャストで。
Google DeepMindは「天気予報におけるAIの利用の先駆けは、何十億もの人々の日常生活に恩恵をもたらすだろう」と述べた。 「しかし、私たちの広範な研究は単に天気を予測するだけではなく、気候のより広範なパターンを理解することを目的としています。 新しいツールを開発し、研究を加速することで、AI が地球規模のコミュニティに私たちの最大の環境課題に取り組む力を与えられることを願っています。」
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