Google AI がスーパーコンピューターを上回り、高速かつ正確な天気予報を実現

次回、外れた天気予報に目を丸くするときは、天気の予測は科学において最も複雑な問題の 1 つであることを思い出してください。今回、グーグルは人工知能を気象予報士の役割に組み込み、わずか1分で最大10日先までの正確な予測ができることを実証した。このタスクは通常、部屋いっぱいのスーパーコンピューターで完了するまでに数時間かかります

有名なバタフライ効果仮説は、嵐が起こるかどうかは、地球の裏側での蝶の羽ばたきのような小さな出来事によって影響される可能性があると述べています。天気予報の仕事は、これらのよく知られた蝶に関する情報を正確なモデルに変換し、来週土曜日のピクニックの計画を立てるべきかどうかを伝えることです

これには、世界中の現在の気象観測を入力データとして使用し、スーパーコンピューターで実行される複雑な物理方程式を通じて演算する、いわゆる数値気象予測 (NWP) が必要です。しかし今回、Googleは、それほど強力ではないハードウェアでもより高速にデータを処理できる「GraphCast」と呼ばれる人工知能システムを発表した。

この人工知能は、衛星画像、レーダー、気象観測所から収集された 40 年間の気象再分析データに基づいてトレーニングされました。 GraphCast は 6 時間前の気象状況と現在の状況を取得し、この貴重なデータを使用して 6 時間後の気象状況を予測します。これに基づいて、6 時間間隔で将来を予測し、最大 10 日間の天気予報を構築できます

GraphCast は、それぞれの緯度と経度が 0.25 度である、地球の表面上の 100 万以上のグリッド ポイントでこれを実行します。各地点で、モデルは、温度、圧力、湿度、風速、風向などの地表の 5 つの変数と、37 の異なる高度の大気中の 6 つの変数を考慮します。

テストでは、GraphCast を Google TPU v4 マシン上で実行し、現在の天気予報のゴールド スタンダードであるコンピューター上のスーパー ランで実行される高解像度予測 (HRES) と呼ばれるシミュレート システムと比較しました。 GraphCast は、1 分以内に今後 10 日間の天気を予測でき、テストされた変数と予測リードタイムの​​ 90% において HRES よりも正確です。これらのモデルが対流圏に焦点を当てている場合、GraphCast は 99.7% の確率で HRES を上回ります。対流圏は大気の最下層であり、正確な予測は非常に役立ち、日常生活に応用できます

GraphCast が実証した機能の中でさらに印象的なのは、特にそのように訓練されていないにもかかわらず、HRES よりも早く悪天候現象を識別したことです。実際の例では、AI はハリケーンがどこに上陸するかを 9 日前に正確に予測できましたが、従来の予測は 6 日前にしか確認できませんでした

Google は、GraphCast のコードはオープンソースであるため、世界中の科学者が実験して毎日の天気予報に組み込むことができると述べました。この種の数値処理は、人工知能が芸術や文章を私たち人間に任せられるようにするための完璧な仕事のように感じられます。

この研究結果は、Science誌に掲載されました

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