｢雨雲レーダー｣が革新的に進化した。半日先まで“くっきり”の仕組み
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実は気象においては昔から現代においてAIといっている仕組みを利用しています。気象庁では、1960年代からコンピュータによって方程式を解く数値予報が始まりましたが、地球全体を特定の大きさのマス目に区切って計算しているので、たとえば山地の地形が綺麗に表現されないといった理由により、そこでの気象予測についても、どうしても誤差が発生してしまいます。そういった誤差を機械学習的に取り除く手法として1977年からガイダンスという手法が導入され、現在ではカルマンフィルターやニューラルネットワークといった手法により気温や降水量、降雪量や日照率といったものの予報についてガイダンスを作成し、予報資料の一つとして利用しています。
今回は個別には予測するのが難しい12時間程度先の降水現象について、数値予報を細かくするというお金のかかる手法ではなく、粗い数値予報からでも降水現象を高い解像度で見ることはできないかというものですから、昔から用いられていたガイダンスの考え方によく似ています。
ただし、ガイダンスも他のAIと同様、学習させる対象を適切に設定しないと、過学習が発生してしまい結局精度が落ちてしまいます。下手をすれば余計なフィルターをかけない方がまだましだということにもなりかねません。
今回ウェザーニューズがこのようなサービスを投入してきたからには、精度に自信があってのことと思いますが、たとえば今年の九州の豪雨など、数値予報モデルでも直前まで大雨を予報していないのに、その点を補正することができるのか、また発生しそうかどうかまではわかるもののどこで発生するかは未だ苦労している夏場の雷雨などをどのように表現することができるのか、個人的には疑問点もかなりあります。数値予報をとりあえず信じるとして、それでは目が粗くてまるでモザイクがかかったような状態なので、せめてそのモザイクを外す、というようなツールだと思えば使い道はあるかと思います。気象xAI。昔は偏微分方程式をとにかくときまくるという物理モデル重視だったものが、AIを使うことでさらに予測精度や柔軟性が上がってきています。もともと気象マップは「画像」として見ることができるので親和性が高いという考え方もできます。
このきめ細かい予報は、数値予報だけではなくAI技術も関わっていたんですね。確かに気象庁よりきめ細かいので納得です。この記事にあるように、雨の予報がきめ細かくわかると、出かけるときに傘を持つべきかどうか、洗濯物を外干しするかどうか、夕方の子どものお迎え時の交通手段をどうすべきかが朝に判断できます。大雨は範囲が狭いので、降る時間と場所はなるべく精度が高いほうが助かるんですよね。
