この画像を大きなサイズで見るGoogleの人工知能会社「DeepMind」が開発した気象予報AIモデル「GraphCast」は、従来のスーパーコンピューター（スパコン）より高速で高精度の天気予報ができるそうだ。
『Science』（2023年11月14日付）に掲載された研究によると、GraphCastによる10日分の天気予報は、欧州中期気象予報センター（ECMWF）の気象予報モデルよりずっと正確であることが証明されたという。
しかも、従来の気象予測はスパコンを数時間稼働させる必要があったが、AIの予報は1分以内ででぱっと出る。その時消費されるエネルギーは、従来モデルのわずか1000分の1程度でしかないという。
従来の気象予報を大幅に上回るGoogleのAI気象予報士
この研究では、Google DeepMindが開発したAI気象予測モデル「GraphCast」と、ヨーロッパ中期予報センター「ECMWF」が運用する、世界最高クラスの予報システムとの性能が比べられている。
その結果、気温・気圧・風速・風向・湿度など、1380種ある天気の指標の90%において、GraphCastは従来型システムを上回ることができたという。
しかもその実行速度はとてもスピーディー。ECMWFの高分解能大気予測モデル「HRES」がスーパーコンピューターで何時間も計算するのに対し、GraphCastは何百もの気象変数についての10日分の予測を、1分以内に弾き出すという。
迅速で効率的、なおかつ高精度
GraphCastは、ECMWFが集めた過去40年分の気象データをベースに、「グラフ・ニューラル・ネットワーク」という方法で訓練されたモデルだ。
現在と6時間前の地球の大気の状態さえ与えられれば、それをGoogleのAI専用プロセッサ「TPU v4」で処理し、ほんの1分程度で今後10日間分の天気予報をしてくれる。
それは非常に効率的でもあり、スーパーコンピューターで大気物理の方程式を走らせる力技に比べると、エネルギー消費量は約1000分の1と見積もられている。
それでいてその予報は正確なもので、大型台風「リー」のノバスコシア州（カナダ）上陸を従来モデルより3日早い、9日前に予測することもできた。
この画像を大きなサイズで見るAI天気予報士「GraphCast」の今後の課題
とはいえ、GraphCastは完璧なAI気象予報士というわけではない。
例えば、10月25日に不意にアカプルコ（メキシコ）を襲った大型台風「オーティス」の突然の発達など、あらゆる状況で従来モデルより優れていたわけではない。
さらに技術的な限界のために、従来モデルほど詳細な予測をすることもできない。HRESの分解能が0.1度であるのに対して、GraphCastのそれは0.25度と少々荒い。
そしてもう一つ気になるのは、AI気象モデルの中身がわからないことだ。それは完全な”ブラックボックス”となっており、なぜそのような予報をするのか誰にもわからない。
こうしたことから、Google DeepMindの研究チームは、GraphCastのようなAIを使った天気予報は、現在の気象予測技術を補完するものと論文で述べている。
我々のアプローチについて、伝統的な気象予測を代替するものと考えるべきではない。
従来の手法は、現実の状況に照らし合わせながら、何十年もかけて開発されてきたもので、我々がまだ検証していない様々な機能を提供してくれる
なお今後、ECMWFは独自のAIモデルを開発し、従来の数値気象予測システムとの統合の可能性を探る予定であるとのことだ。
References:GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting – Google DeepMind / Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science / written by hiroching / edited by / parumo
スパッと爽やかコンピュータ
>>1
初めてじゃないのさ～♫
いわゆる統計学的な予測ってやつではないかなと思います。
あー、なるほどな。
この分野でもAIの応用が効くわけか。
>>2
スパコン「気温と湿度と風向きがこうだから、この大気がこう動いてこうなってああなって、こういう天気になるだろう！」
AI「気温と湿度と風向きがこうだから、過去のデータがあれこれこうだし、こういう天気になるんじゃないの？」
外国「過去の気象データの蓄積と思考アルゴリズムの強化によってAI気象予報をより正確なものにする」
日本「AI気象予報に美少女キャラクターとAI音声を実装する」
過去の天気から学習していて、今の異常気象と言われる時代の天気に対応できるのかな？
悪い人「競馬や競艇の勝ちも予測してくれ」
解析方法の検証ができないか…、これからＡＩ頼みになっていくとそんな事が増えるんだろうな。
>>6
なんとなく、長年の経験蓄積がある職人の勘というか
傍目には、古代の巫女が「理由は口では上手く説明できないけど、
なんかこういう重苦しい空気の日は、3日以内に嵐が来る」
とか言ってるのを聞く状態に回帰した感ｗ
たった１０日間の対比でＡＩが正確だと結論するのは異常すぎる
少なくとも１０年間の比較でやってくれ
簡単だろ
そう遠くない未来に個人の行動も予測出来てしまうんだろなぁ･･･
そしてこいつそろそろギョーザ食いたくなるからYouTubeでギョーザの広告見せてやれとか･･･やだなぁ
スパコンvsAIか
興味あるな
＿ （ｍ） ＿ﾋﾟｺｰﾝ
|ミ|
／ ｀´ ＼
∧ ∧
(・∀ ・) ＜ ほなら、AIにスパコンを設計させたらよかんべ
大雪とか豪雨とか警報級の強い風による災害を防ぐ為に
こういうのはドンドン取り入れないとダメ！！絶対
こう言うのはコストより正確性で選んで欲しいな
AIは手軽で専門家じゃなくても動かし易いのかも知れんが中身が判らない物に依存するのは矢っ張り危ない
じゃあスパコンでAIやればいいんですよ！
>>15
ワイも最初にそう思った。
スパコンがどんだけ凄かろうが結局はその性能で何を演算させるかなのでしょぼい予想プログラムで延々計算した所で最新の見地やら都度アップグレードするプログラムの方が精度高くて当然やろと。
>>15
スパコンは計算速度に特化して作られてるけど、機械学習に必要なのは計算速度ではなくてデータ量（パラメータ数）だから、スパコンでAIを動かせばさらに高性能になると言うものでもないと思うよ。
>>25
AIに対応したスパコンもあるみたいだから、どの機械を使うかは使用者の判断に任せるってことでいいんじゃないですかね
スパコンによる天候予測はカオス現象を計算で追っている。
一方、ＡＩは近年事象を取り込み、その大まかな公約数を作りだしている。
ＡＩ予測の方が未来予測性に優れているということは、カオスに支配ｓれている地球の気象が実はその中のアトラクター、つまりその中で海水が巡回する広い湾や季節風を押し上げる山脈などの影響の方が非常に大きいということを示している。
あのーこれ計算方式が違うだけで
結局のところCPU演算なのは変わりないじゃん
だったらスパコンとAI一緒にしても良いわけだし
なんかな～みたいな記事なんだけど
「指定地点の天気は◯時◯分から◯ミリの雨、◯時◯分から晴れです」みたいなレベルで
できるんじゃないなら別に現状の天気予報で十分かな
スパコンってかなり金かかるんじゃなかったっけ
天気予報よりも計算させること他にありそうだし、、
AIで安く早くできるならそっちの方がいいよな
大体の流れに沿って予測するのは可能だと思うけどゲリラとか突発的な事象を予測できないのは株などの予測が難しいのと同じだと思う。
天気予報が正確になるなら方法は関係ないよね
これで予測した現象の物理的なプロセスの考察までできるようになったら既存の理論で検算できるから完璧だな