未来を予測しますか？ GoogleはAIモデルを使って「リアルタイム」の天気予報を実現

人類にとって、時間は常に最大の敵であり、時間を超越することは常に人類の夢でした。「未来を予測する」ことは、人類が時間を超越する方法です。

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天気予報は人生において「未来を予測する」最も一般的な方法ですが、先ほど述べたように、天気を予測することは非常に難しい作業でもあります。今では、AIは天気予報の機能を大幅に強化できるツールになる可能性があるようです。

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Googleは最近、公式ブログで新たな研究結果を共有し、同社が「ほぼリアルタイム」の天気予報を実現したと主張している。

この研究はまだ初期段階にあり、商用システムには統合されていないが、初期の結果は非常に有望である。業界の専門家によるレビューは受けていないこの論文では、Google の研究者が、わずか数分の計算時間で 1 キロメートルの範囲で最大 6 時間先までの正確な降雨量を予測した方法について説明している。

数分の計算時間は、予測を生成するのに何時間もかかることがあり、より複雑なデータを生成するにはさらに長い時間がかかる現在の技術に比べると、大きな進歩です。

研究者らは、迅速な予測は大きな実用的意義を持ち、気候変動に効果的に適応し、特に極端な気象条件においては、迅速な予測が非常に重要なツールとなるだろうと述べている。短期予測は特定の危機を回避するために非常に重要であり、適切に使用することで人命や財産の損失を効果的に回避できます。

Google の予測の最大の利点はスピードですが、どのようにしてそのようなスピードを実現しているのでしょうか。研究者たちは、その予測方法を、現在利用可能な 2 つの主流の予測方法、つまりオプティカルフロー (雲などの現象の動きを観察する) とシミュレーション (気象システムの物理的なシミュレーションを作成する) と比較しました。

これらの従来の方法が抱える問題は、計算量が非常に多いことであり、特にシミュレーション法では、多数の物理的効果の計算が必要になります。米国連邦政府機関が天気予報のために行っているようなシミュレーションでは、毎日さまざまな気象観測所から最大100TBのデータを処理する必要があり、高価なスーパーコンピューターで実行するには数時間かかります。毎回 6 時間計算すると、1 日に最大 3 ～ 4 回しか計算できません。

対照的に、Google のアプローチでは、複雑な気象モデリングを試みているのではなく、単純なレーダー データに基づいて予測を計算しているため、わずか数分しかかかりません。研究者らは、2017年から2019年の間にアメリカ海洋大気庁（NOAA）が米国近海で収集した過去のレーダーデータを使い、AIモデルを訓練した。

研究者らは、彼らのアプローチは同じデータを利用する既存の3つの方法と同等かそれ以上の性能を発揮すると述べている。しかし、6時間を超える長期予測を予測する場合、AIモデルのパフォーマンスは低下します。これは現在、天気予報における機械学習の最良の選択肢です。短期的な予測を迅速に行い、長期的な予測は NOAA が作成できる 10 日間の予報などのより強力なモデルに任せます。

天気予報における AI の実際の応用はまだ見られていませんが、IBM やモンサントなどの有名企業を含め、すでに多くの企業がこの分野に取り組んでいます。 Google の研究者が言うように。人間と気候が相互作用する将来において、このような予測技術はますます重要になるでしょう。