台風を恐れる必要はありません。人工知能はすでに私たち自身と敵を理解するのに役立っています。

台風を恐れる必要はありません。人工知能はすでに私たち自身と敵を理解するのに役立っています。

以前、河南省鄭州市は「花火」がもたらした大雨により洪水災害に見舞われた。こうした背景から、「花火」の直接的な接近は、我が国の台湾に対する緊急対応活動に厳しい試練をもたらした。幸いなことに、人工知能の応用により、私たちはさらに自信を得ることができました。

[[413166]]

人工知能が台風に遭遇したとき

この「花火」はひどいものですが、花火が上陸する前から、我が国の関連地域の予報情報には何の支障もなかったことにも気づいたかもしれません。 「花火」が徐々に接近し、正式に上陸するにつれて、その全体的な状況、経路、および影響を受けた地域がより詳細かつ鮮明に提示され、超大型台風に直面しても冷静かつ秩序を保つことができました。しかし、これはどのように行われるのでしょうか?

答えは人工知能です!衛星雲画像から収集した大量の気象データを「食料」として人工知能に学習とアップグレードを提供することで、培われた特別な人工知能システムは人々が迅速かつ正確な天気予報を実現するのに役立ちます。同時に、機械学習の助けを借りて、人工知能は既存のデータに基づいて分析および推論し、気象監視に基づいてある程度の予測を達成することもできます。

注意深いネットユーザーなら、天気予報や災害警報情報がよりタイムリーに、より正確に、より高度になっていることに気づいているかもしれない。これまでの天気予報では、「一部の地域では○○が発生」といった曖昧な言葉は使われなくなり、正確な名称と詳細なデータが表示されるようになりました。もともとは3日間の天気予報しかできなかったのが、徐々に1週間、さらにはそれ以上の期間まで予測範囲が広がっています。これはすべて人工知能のおかげです。

予測科学である天気予報は完全な一貫性を実現することはできませんが、計算能力を向上させることで 100% までの距離を短縮することができます。天気予報の本質は、膨大な気象データの収集、分析、処理です。これまでは、スーパーコンピューターを使用するか、データを手動で計算するしかなく、必然的に効率が低下し、エラーが発生していました。しかし、人工知能の応用により、データ計算能力が大幅に向上しました。

将来の応用はまだ検討されていない

地球温暖化に伴い、台風災害はますます深刻化しています。我が国は世界で最も台風被害が大きい国の一つであり、持続可能な社会経済発展のためには、強力な予防能力が必要です。このような状況では、人工知能と天気予報の統合的な開発が不可欠です。人工知能は、正確で説明可能、調整可能、制御可能、視覚的な天気予報を自動的、インテリジェントに、迅速に作成することができ、防災に大きな役割を果たします。

しかし、現段階では人工知能で気象災害を予測することは現実的ではないことも明確に認識する必要があります。同時に、金融、医療、教育、農業、交通管理などの業界での普及と比較すると、気象分野における人工知能の全体的な発展はまだ初期段階にあり、さらに探求する必要があります。現在、我が国における人工知能と気象学の応用は、商業化、人材などにおいて依然として多くの問題に直面しています。

我が国も上記の問題に取り組むべく継続的に取り組んでおります。例えば、2015年6月、気象局は中国の気象情報の公開を発表する第27号命令を発令し、2020年に全面的に自由化される予定であり、民間資本が気象局と協力して人工知能と気象の統合応用を加速し、できるだけ早く商業化段階に入ることを奨励している。残念ながら、今のところ本当に成果をあげ、実用的意義のある製品は多くなく、今後も継続的な取り組みが必要とされています。

もちろん、この開発状況には利点と欠点の両方があります。デメリットは明らかです。商業化のプロセスが遅いため、気象分野の進歩が十分ではなく、人々の生産と生活に提供する安全性が限られており、人々の日常のニーズを満たすことができません。しかし、良いことに、一部の気象キャスターや気象編集者は、人工知能の導入によって交代を心配することはないだろう。結局のところ、人工知能の現状は、当面はアシスタントの役割しか果たさない運命にあり、重要な時には依然として人間に頼らざるを得ないのだ。

<<:  AI はなぜこれほど普及しているのに、実装が難しいのでしょうか?

>>:  VRとAI: 融合しようとしている2つの技術

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

見逃せないビッグデータと人工知能分野の役立つウェブサイトトップ10

AIやビッグデータなどの技術の急速な発展に伴い、関連する知識も普及してきました。数多くのウェブサイ...

...

分析技術は、2019-nCoVの潜在的な感染を追跡し予測するのに役立っています。

[[314175]] 2019-nCoVの最も危険な特徴は人から人へと感染する能力であり、中国では...

AI が台頭して 9 年目を迎えた今、どんな大きな可能性があるのでしょうか?

2012年以来、人工知能の復活は9年目に入りました。「人工知能とは何か」に対する人々の認識は、当初...

AI が顧客中心主義で債権回収サイクルを変革する方法

[[431145]]過去1年間、COVID-19パンデミックにより、多くの業界が開発戦略を再考し、変...

再現可能なロボット合成のために化学者とロボットが理解できる汎用化学プログラミング言語

化学合成に関する文献の量は急速に増加していますが、新しいプロセスを研究室間で共有し評価するには長い時...

データ構造とアルゴリズムの基本概念

[[361250]]この記事はWeChatの公開アカウント「bigsai」から転載したもので、著者...

...

Qi Lu: 私はこれらの4つの技術トレンドに最も楽観的です

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

ガートナー: 2024 年の主要な戦略的テクノロジー トレンド

2024 年までに、AI は企業で主流となり、クラウド サービス、セキュリティ、持続可能性も影響力を...

...

...

13Bモデルはあらゆる面でGPT-4を圧倒しますか?この裏にあるトリックは何でしょうか?

130 億のパラメータを持つモデルが実際にトップの GPT-4 に勝つのでしょうか?下の図に示すよ...

...

ディープラーニングの基本概念のチートシート

ディープラーニングは多くの初心者にとってわかりにくいかもしれません。急速に発展するにつれて、多くの新...