AIと天気予報が出会うとどんな火花が散るのでしょうか？

SF作家の劉慈欣はかつて、自身の小説の中でこのような天気予報を描写した。小説の主人公は気象大学を卒業した後、竜巻を検知してゆりかごの中で締め付けることができるシステムを発見した。ある日、中国の空母が3発のミサイル攻撃を受けたが、この3発のミサイルは直接空母を攻撃するものではなかった。ミサイルの周囲に３つの巨大な竜巻が発生したことに皆が驚きました。これらのミサイルは実際に海水中の空気を変化させ、航空母艦を沈没させました。

この小説のシーンは、天気予報における AI の役割を鮮明に示しています。では、このような SF シーンは現実に実現できるのでしょうか? 実際、AI がますます普及するにつれて、天気予報と AI が出会うと、当然ながらさまざまな火花が散ります。

AIが従来の天気予報モデルを刷新

AI は天気予報に役立ちます。過去数年間、研究者は AI システムを使用してさまざまな気候モデルを分類および選別し、実際のデータとモデル気候データを通じてハリケーンなどの異常気象を特定してきました。また、新しい気象パターンの発見にも取り組んでいます。現状の観点から、アナリストのKe Ming氏は、AI支援による天気予報は「2つのステップ」に分けられると考えています。

1. ディープラーニングが天気予報に役立つ

人工衛星や気象モデルがより強力になり、膨大な量のデータに直面するにつれて、世界中の気象学者は、データからより新鮮で動的な気候パターンを抽出し、より正確な気候予測を行うために、データ処理を支援する AI を求め始めています。

研究者たちはすでに、気候問題に対処するために機械学習の方法と技術の使用に取り組んでいます。機械学習では、AI システムはより多くのデータから学習することでパフォーマンスを継続的に向上させます。一方、研究者たちは増え続けるデータに対処し、機械学習を使ってデータを効果的に処理するための「気候情報学」を確立しました。

一方、ディープラーニングは研究を行うために使われています。 2016 年、研究者らは、熱帯低気圧、大気の流れ、気象前線など、従来は経験豊富な専門家によって判断されていた気候パターンをディープラーニングを使用して特定したと報告しました。これは、アルゴリズムが人間の経験を再現することが可能であることを示しています。

モンテレオーニ氏は、30 種類の気候モデルを自動的に評価し、それぞれに異なる重みを割り当てる方法を開発した。このアルゴリズムは、さまざまなモデルの長所と短所を学習することにより、すべてのモデルを平等に扱う従来のアルゴリズムよりも優れた結果を達成できます。モンテレオーニ氏は、気象学界は予報の改善に役立てるために気候モデルを評価するAIシステムの導入を開始していると述べた。

2. AIスマートグリッド予測により予測精度が向上

気候予測の進化の観点から見ると、その進化は一般的に定性予測、記述予測からデジタルおよびグリッドベースの予測へと 3 つの段階を経ます。

スマートグリッドは地球上の経度と緯度のグリッドのようなもので、国や各都市を5km×5km、さらには1km×1kmのグリッドに分割し、各グリッドごとに差別化された監視を行います。北京を例に挙げると、当初の予報では、南郊観測所の気温と降水量のみを使用して、市全体の気候状況を代表していました。しかし、グリッド予報が開始された後、北京の気候は固定された点に反映されるのではなく、市全体のさまざまなグリッドに正確に反映されるようになりました。

この AI 対応のインテリジェント グリッド予報は、フォームをより洗練させるだけでなく、気温、風、気象現象といった元々の個々の要素から、基本要素、環境気候要素、災害気候要素、海洋気候要素の 4 つのカテゴリに分類された 18 の気象要素まで、より詳細で豊富な予報コンテンツを提供します。

気象部門は、自らのニーズに応じて、グリッドから必要な情報を選択できます。現在、スマートグリッド予測が依存する最も重要なインテリジェント気象科学技術の成果は、数値予測とアンサンブル予測です。高解像度のスマートグリッドには、高解像度の地域数値予測モデルのサポートが必要です。我が国で商業運用が開始された4組の高解像度モデルは、上海に構築された数値予報クラウド（現在、インテリジェントグリッド予報クラウドにアップグレード中）を通じて全国に共有されています。

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終末か再生か？

AIのスタープレイヤーAlphaGoは、人間のトップ囲碁プレイヤーであるイ・セドルと柯潔を破った後、独学のAlphaZeroに簡単に負けました。これはすぐに人々の疑問を引き起こしました。AIの急速な発展により、将来的にはより多くの人間の職業がAIに負けるのでしょうか？

同様に、気象業界では、AI の応用が気象業界の救世主となるのか、それとも時限爆弾となるのか疑問視する人が多い。Intelligent Relative Theory (aixdlun) のアナリスト Ke Ming 氏は、気象学に AI を導入する前に、いくつかの問題を明確にする必要があると考えている。

1. AIは天気予報にどのような役割を果たすのでしょうか?

実際、人工知能がさまざまな業界で導入されるようになると、気象業界も早くからAIシステムを採用しました。2015年7月、IBMは機械学習手法を用いた雲予測モデルを開発するチームを結成しました。このモデルは、現在の他のクラウド予測モデルよりも 30% 精度が高く、分単位や通り単位で正確な予報サービスを受けることができます。

現在の開発状況から判断すると、人工知能は気象予報エキスパートシステム、インテリジェント気象情報収集システム、インテリジェント予報システム、インテリジェント気象情報公開システム、気象予報に使用される人工ニューラルネットワークなど、気象学の分野でも広く使用されています。

その中で、天気予報エキスパートシステムは、1970年代に気象学の分野で開発されたエキスパートシステムの重要な応用であり、人工知能に基づく画像理解技術は、衛星雲図、レーダー図、天気図の画像認識と理解に広く使用されており、自動プログラミングによりプログラマーの作業負荷を大幅に軽減できます。

実は、ドイツでは10年前にすでにAI気象システムを初導入していました。このシステムは複数のデータソースから気象データを自動的にダウンロードし、自動的に処理します。その後、自動天気予報システムが稼働し、天気予報を自動的に発表します。世界中の 15,000 以上の都市の予報とライブ天気情報が、ウェブサイトやさまざまなメディア プラットフォームに自動的に公開されます。これにより気象作業員の作業効率が大幅に向上します。

2. 天気予報士に勝つというのは誤った主張である

実際、人工知能は気象学の分野における技術であり、人間の予報士との間に競争関係や排除関係はありません。現在、人工知能技術は、予報官が通常の天気や日常的な天気を正確に予測するのに役立ちます。しかし、一部の壊滅的、極端、過渡的な気象プロセスでは、予報官は依然として気象に関する知識と長期にわたって蓄積された予報経験を活用する必要があります。

将来、人間の予報士は、人工知能などのより高度な技術と、大気の動きのメカニズムに関する豊富な知識ベースおよび分析的理解を組み合わせて、より正確な予報と影響予報を修正・作成し、関係部門の意思決定や洪水防止および災害軽減に科学的なサポートを提供できるようになります。

AI を活用した天気予報は、水資源の有効活用、洪水対策、干ばつ対策の効率化に関係しています。 AIの活用により、小規模でより正確かつ短期的な予報が現実のものとなり、地域的な水文予報モデルを組み合わせて山岳地帯の急流や小中規模の河川の洪水を予報・警告することが、より実用的かつ実現可能になります。

さらに、現在の人工知能の影は、短期予報（0～2 時間のナウキャスト、2～12 時間の短期予報）に多く現れています。検出技術の発展により、AIが気象業界に完全に統合されるまでには、まだ時間がかかるでしょう。

3. 異常気象の予報はどの程度正確でしょうか?

異常気象の予測において、地震予測は地震学の聖杯と呼ばれています。地震や竜巻などの異常気象の予測において、AIは依然として優れた能力を発揮できるのでしょうか？

しかし、これまでのところ、地震を予測する信頼できる方法を発見した人はいません。しかし、AIによる予測がより洗練され、機械学習アルゴリズムが技術的に向上し、スーパーコンピューターが進歩して大量のデータを保存・処理する能力が高まったことにより、米国のポール・ジョンソン氏のチームは人工知能を使って地震を検知できるようになりました。

ポール・ジョンソン氏のチームは、実際の嵐の生の地震データを使用して、同様のタイプの機械学習分析を実行しました。彼らは通常、「地震カタログ」と呼ばれるこれらの処理済み地震データを使用して、予測の手がかりを探します。これらのデータセットには、地震の規模、場所、時刻のみが含まれ、残りの情報は省略されています。生データを使用することで、ジョンソンの機械アルゴリズムは重要な予測マーカーを拾い上げることができるかもしれない。

ジョンソンの「地震予知」の試み

ジョンソン氏はすでに自身の技術を実際のデータに適用し始めており、機械学習アルゴリズムがフランスのローレンス・バークレー国立研究所やその他の情報源で収集された地震データを分析する予定だ。

同様に、現在の開発状況から判断すると、AI は気象業界に独自の利点を生み出しています。アメリカではAIを搭載した気象システムにより、竜巻の発生を5～10分前に予測できるようになっています。これはすべてAIの継続的な発展の成果です。 AIと天気予報の衝突によって生まれる火花は、まさに気象学者がインテリジェント気象に期待するものなのです。