旧式の物理学的天気予報や新しいAIモデルも、通常2週間を超えると信頼性が低下する。マイクロソフトは機械学習を用いてこの問題を解決したと主張している。
同社の研究者たちは、2～6週間前により正確な天気予報を作成する新しい、費用対効果の高い方法を発見したと述べています。これにより、農家や緊急対応チームがより確実に計画を立てることができるようになります。この成果は 公開 今日のジャーナルに 自然、そしてこのツールは今や オープンソースソフトウェア.
Microsoftは、Google、Nvidia、そして天気予報のためのAIツールを開発している他の企業に加わりました。Microsoftは新しい独立した天気モデルを作成するのではなく、この分野における最新の研究で機械学習を用いて既存モデルのバイアスを修正しています。研究者たちは、資源が限られた天気機関がAIを利用して精度を向上させるためのより便利な方法であると期待しています。
資源不足の気象機関がAIを利用して精度を向上させるための、より利用しやすい方法です
物理ベースのモデリングはスーパーコンピュータ上で実行される資源を多く消費する作業であり、生成型AIは強力なGPUに依存している。一方、マイクロソフト・リサーチ・ニューイングランドのシニアプリンシパルリサーチャーであるレスター・マッキーは、新しいツールはCPUだけで実行可能だと述べている。「天気予報の資源効率の向上と、特に極端な天候に対する予報の信頼性の向上について、私は大きな期待を持っています」とマッキーはThe Vergeに語った。
物理ベースのモデルとAIベースのモデルは、2週間以上前に天気を予測し始めると同様の問題に直面します。従来のモデルは地球の大気の複雑な物理現象をシミュレートしようとしますが、AIモデルは歴史的データの中からパターンを探し、予報を行います。どちらのアプローチでも、モデルはデータのギャップを埋めるために近似法に依存しています。これは、気象観測所が少ない地域であれ、科学者がまだ理解しようと努力している複雑な大気現象であれ、同じです。 これらのモデルがデータのギャップを補う方法は、一種の体系的な偏りとなることがある。その結果生じる誤差は、より遠い将来の予測を行う際に累積し、予測の精度を低下させる。
マイクロソフトは、その手法を「確率論的バイアス修正（PBC）」と呼んでいる。このツールは機械学習を用いて、モデル内の体系的なバイアスを特定し、修正を行う。マクキーが挙げる例の一つは、気候の変化に対する修正である。化石燃料からの温室効果ガス排出が地球を温暖化しているが、天気モデルは歴史的記録に基づいて予測を行い、実際に現在世界が経験している温度よりも低い温度に傾く可能性がある。
研究者たちは、PBCが欧州中長期天気予報センター（ECMWF）の物理ベースの天気モデルの精度を、降水量の98％と温度目標の92％で向上させたことを発見した。機械学習フレームワークにより、研究の分析においてECMWFの新しいAI予報システムの精度が2倍に増加した。論文が発表される前に、ECMWFはすでにPBCに関する著者の研究をAI天気予報コンテストで表彰していた。
マイクロソフト、MIT、ECMWF、その他の機関の研究者が発表したPBCに関する新しい論文は、「コミュニティの利益と考慮のために新しいアイデアが生まれている良い例である」と、ECMWFの機械学習戦略責任者であるマシュー・チャンテリーはThe Vergeに送られた電子メールでのコメントで述べました。
「いつものように、アイデアを実現に変えることは、実行プロセスにおいて非常に難しいステップです」とチャンテリーは付け加えた。
気象予報に必要な計算能力とインフラの量は、経済的に発展途上国の多くの機関にとって、技術の進歩を妨げる要因となっていることが多い。しかし、本論文の著者たちは、PBCが異なる可能性があると考えている。 「PBCのようなモデルが本当に素晴らしい点は、非常に軽量であり、訓練も容易だということです。これにより、豊富なリソースを持たない科学者でも、これらのモデルを設定し、特定の条件下でより良い性能を発揮させることができるのです」と、この論文の著者の一人であるジュヌヴィーヴ・フラスポーラーは言います。
フラスポーラーはマッケイと共にマイクロソフトでPBCのインターンとして働き、現在は非営利団体「Riza Research」の執行ディレクターを務めている。この団体はケニア気象局と協力している。 資金 ゲーティス財団から――AIがより正確な早期警報を人々に届けるのに役立つかどうかを確認するため。PBCは、より厳しい雨季が来る前に実施される予定の手法の一つである。 記録破壊のエルニーニョ.
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