この Google の人工知能はハリケーンの到来を予測できる

Google は、人工知能が単なる会話型チャットボット以上のものであることを知ってもらいたいと考えています。子会社のディープマインドは9月、病気の原因となる遺伝子変異を特定できるモデルを発表した。現在、ハリケーンがどこに上陸するかを現在のシステムよりもずっと前に予測できるツールを開発した。

プロジェクトに参加した科学者らは、これは革命的な発明だと言う。今週火曜日にサイエンス誌に掲載された研究結果によると、それも不思議ではありません。 Google DeepMind によって開発された新しいモデルである GraphCast は、テストで、現在のゴールド スタンダードよりも正確かつはるかに高速に、最大 10 日前の気象状況を予測することができました。

たとえば、GraphCast は、 1,380 のテスト地域の 90% 以上で欧州中期天気予報センター (ECMWF) モデルを上回りました。地球の対流圏（ほとんどの気候現象が発生する大気の最下部）の予測では、GraphCast は気候変数の 99% 以上で ECMWF モデルを上回りました。その中には、雨と気温があります。

ECMWF には、世界最大級のスーパーコンピューター施設と気象データ アーカイブがあります。欧州連合によって資金提供され、気候変動を追跡するための重要な情報源の 1 つであるコペルニクスなどのプログラムの運営をサポートしています。したがって、ツールが優れていると紹介されることは非常に多いです。

現在のシステムはどのように機能するのでしょうか?

Google DeepMind ツールは、既存の手法の 3 日前、9 月に記録された強力なハリケーン リーがカナダのどこに上陸するかを予測することに成功しました。より早く警告できることは、当局と国民がより適切に備えるための重要な時間を提供します。命を救う重大な時。

10月に発表された研究では、大西洋のハリケーンが急速に激化する可能性が2倍以上になっていると説明されている。気候変動が原因だ。たとえば、ハリケーン・リーは、風速129キロメートルのカテゴリー1イベントから1日も経たないうちに、カテゴリー5の風速249キロメートルに達しました。したがって、時間を節約することが重要です。

従来の天気予報は、大気中でリアルタイムに何が起こっているかの測定に基づいています。 ECMWF チームのような最良のケースでは、これらの測定値は世界のさまざまな地域から、衛星、海のブイ、民間航空機のセンサーなどさまざまな機器から得られます。

ECMRWFのマシュー・チャントリー氏はBBCに対し、彼の予測1つで約1,000万件の測定値を考慮できると語った。この大量のデータはすべて、物理学やさまざまな気候変数に基づいて複雑な方程式を解くために一部のスーパーコンピューターで処理されます。この欧州センターの人々は、1 秒あたり最大 1,000 兆回の計算を行うことができます。したがって、将来特定のイベントが発生する確率がどのくらいかを知ることになります。

ただし、このようなモデルには大規模なコンピューティング リソースが必要です。そして、全力を尽くしても、予測を決定するのに数時間かかることもあります。人工知能は、エネルギー消費量が少なくても、分析にスピードをもたらすようになります。

ハリケーンを予測するための Google ツールの貢献

GraphCast は機械学習を使用して、これらの計算を 1 分以内に実行します。物理学に基づいた方程式の代わりに、40 年にわたる過去の気象データを活用して、ハリケーンやその他の事象をより迅速に予測します。

Google の DeepMind ツールは、地球の表面を 100 万以上のグリッド ポイントにマッピングするグラフ ニューラル ネットワークを使用します。各地点で、モデルは気温、風速、風向を予測します。また、海面での平均気圧、湿度、その他の変数も含まれます。これにより、ニューラル ネットワークはパターンを識別し、これらの各データ ポイントで何が起こるかを予測します。

「GraphCastは、数十年にわたる過去の気象データを利用して、現在から将来に向けて地球の気候がどのように進化するかを決定する因果関係のモデルを学習します」と同社はブログで説明した。この Google DeepMind ツールはハリケーンリーの進路を 9 日前に予測しましたが、ECMRWF は 6 日前に予測しました。

ただし、このツールは ECMWF などのセンターの測定値に代わるものではなく、むしろそれらを補完します。 「それらは密接に関係している」とGoogle DeepMindは述べた。実際、GraphCast が使用する優れた入力の 1 つは、この中心の測定値です。そして、ECMWF チームはすでに新しい人工知能システムを活用しています。

ECMWF の地球システム モデリングの責任者である Peter Dueben 氏は、チームに GraphCast を導入したとき、まるでクリスマスのような気分になったと語った。 「これは、これらのモデルが非常に優れているため、もはや避けることができないことを示しています」と彼はMIT Technology Reviewに語った。 Google DeepMind は、単に気候を予測したいだけではないと述べています。「新しいツールを開発し、研究を加速することで、人工知能が地球規模のコミュニティに私たちの最大の環境課題に対処できる力を与えられることを願っています。」