Googleは気象予測技術の進化に向けて、MetNet-3やGraphCastなどのイノベーションを通じて、高解像度の短期から中期の天気予測の開発に取り組んでいます。さらに、Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler（SEEDS）という新技術を開発し、従来の物理ベースの予測モデルに比べてコストを削減しつつ、大規模なアンサンブル予測を効率的に生成できるようになりました。
SEEDSは、確率的予測の必要性に応え、AIモデルを使用して少数の予測から大規模なアンサンブルを生成することが可能です。これにより、物理ベースのモデルと比較しても優れた予測精度を持ち、特に極端な天候イベントの確率をより正確に評価することができます。
SEEDSによる予測は、実際の天候パターンに一致するアンサンブル予測を生成し、極端な気象イベントの統計的カバレッジを向上させることができます。この高いスケーラビリティと効率性により、将来の気候に関する不確実性を正確に評価するための大規模なアンサンブルの生成が可能になります。
AIによる気象予測の将来展望として、SEEDSは数値天気予報の進歩を加速させる方法の一つとされています。これにより、物理ベースのモデルの解像度を向上させるか、より頻繁に予測を発行するための計算リソースを節約することが可能になります。AIを活用した予測モデルは、将来の気候に関する不確実性の正確な評価において重要な役割を果たすことが期待され、気候リスク評価などの研究分野にも広がる可能性があります。
ニュース解説
Googleは、気象予測の精度向上とコスト削減を目指して、Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler（SEEDS）という新しい技術を開発しました。この技術は、従来の物理ベースの予測モデルに代わるもので、AIを活用して少数の予測から大規模なアンサンブル予測を効率的に生成することが可能です。特に、極端な天候イベントの確率をより正確に評価する能力があります。
SEEDSの開発は、天気予測における確率的予測の重要性に基づいています。確率的予測は、天気の不確実性を量化し、特に極端な気象イベントのリスクを評価する際に不可欠です。SEEDSは、denoising diffusion probabilistic modelsという最先端のAI技術を用いて、実際の天候パターンに一致するようなアンサンブル予測を生成します。これにより、物理ベースのモデルよりも高速かつコスト効率良く、大規模なアンサンブルを生成することが可能になります。
SEEDSによる予測の生成は、実際の天候パターンに一致する詳細な予測を提供することができます。これは、極端な気象イベントのより正確な評価や、将来の気候変動に関する不確実性の評価に役立ちます。また、この技術は、気象予測のみならず、気候リスク評価などの分野においても応用が期待されています。
SEEDSの導入により、気象予測の分野では、物理ベースのモデルの解像度を向上させたり、より頻繁に予測を発行するための計算リソースを節約するなど、新たな可能性が開かれます。AIを活用した予測モデルは、将来の気候変動に関する不確実性のより正確な評価に貢献し、気候変動への対応策の策定に重要な情報を提供することが期待されます。
この技術の開発は、気象予測の精度と効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。しかし、AIによる予測の導入には、データの質やモデルの解釈可能性など、考慮すべき課題も存在します。今後、これらの課題に対処しつつ、SEEDSのような技術が気象予測や気候リスク評価にどのように貢献できるかを探求することが重要です。
from Generative AI to quantify uncertainty in weather forecasting.
