【スパコン不要】GoogleのAIが「天気予報」を民主化する

コメント

注目のコメント

• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

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  2024年08月15日

  物理モデルからデータ駆動への流れの一つですね。気象は極めて複雑ですが物理法則に従います。ビッグデータが揃えば再現性が高い現象でしょう。だからAIと相性が良いとも言えそうです。
• 上野 翔碁

  NewsPicks編集部

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  2024年08月15日

  スパコンで数日かかるものをAIが一瞬で。天気予報の新常識が変化している──。
  
  次のテクノロジーを紹介する「The Next Big Thing（次のテクノロジー）」。
  今回は「AI天気予報士」についてです。
  
  「予測」というのはいわば確率の話です。生成AIが代表的なように、次に来るであろう確率の高い単語を選んで、文章を作っています。
  
  それと同じように、たとえば、台風であれば、過去の大量のデータから次に進むであろう場所を予測することで、ある程度の進路を確定させています。
  
  しかし、どれだけスパコンで高精度な予測ができたとしても、自然の原理には逆らえません。
  
  AIを用いて、そういった次に起こり得る災害の可能性やスパコンでは予測できない外れ値を、事前に知らせることができればいいですよね。
• 渡邉 博文

  WithMetis 代表取締役　理学博士（物理学）

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  2024年08月16日

  これは、適用しようとする現象によるでしょう。大域的で、安定的な現象ほどAIで数秒で何とかなってしまうでしょう。
  
  しかし、基本的に流体は乱流やカオス的な現象を含みますから、そのような性質が強く表れる現象の場合、長期間の予測は難しいのです。たとえば、ゲリラ豪雨のような現象を高精度でかつ、ある程度長い時間、早い段階から予測しようとするなら観測網の整備とスパコンによるシミュレーションが必要です。近年は単純なシミュレーションだけでなく、データ同化というある種AI的な統計学に基づく方法と組み合わせることが行われています。
  https://www.r-ccs.riken.jp/newsletter/201610/interview.html