人工知能は非常に高速かつ正確に天気予報を行うことができますが、人間の役割は依然として重要です。ニューヨークタイムズの記事
7月初旬、ハリケーン・ベリルがカリブ海に上陸した際、欧州の主要気象機関は一連の最終上陸の可能性を予測し、最も可能性が高いのはメキシコだと警告した。ニューヨーク・タイムズ紙は、この警報は飛行機、ブイ、宇宙船の全地球規模の観測に基づいており、部屋ほどの大きさのスーパーコンピューターがそれを予測に変換したと書いている。
同じ日、はるかに小型のコンピューターで人工知能ソフトウェアを実行している専門家が、テキサス州の到来を予測しました。予測は、マシンが惑星の大気について以前に学習した内容のみに基づいていました。
4日後の7月8日、ハリケーン・ベリルがテキサス州を壊滅的な勢いで襲い、道路が浸水し、少なくとも36人が死亡、数百万人の住民が停電した。ヒューストンでは暴風により木が家に激突し、少なくとも２人が死亡した。
気象学で AI を使用する利点
テキサス州の予報は、人工知能天気予報の新たな世界を垣間見ることができます。そこでは、ますます多くのインテリジェントマシンが、これまでにないスピードと正確さで将来の世界的な気象パターンを予測しています。この場合、実験プログラムは、Google 企業の DeepMind によってロンドンで作成された GraphCast です。以前は何時間もかかっていた作業が数分、数秒で完了します。 […]
オクラホマ大学の気象学およびコンピューターサイエンスの教授であり、AI気象研究所を所長するエイミー・マクガヴァン氏は、AI天気予測のスピードは科学的発見にも役立つと述べた。同教授によると、気象学者は AI を使用して予報に何千もの微妙な変動を生み出し、竜巻などの極端な現象を引き起こす可能性のある予期せぬ要因を特定できるようにしています […]
AI モデルはデスクトップ コンピューター上で実行できるため、今日の世界的な予測の世界を支配している部屋サイズのスーパーコンピューターよりもこのテクノロジーの導入がはるかに簡単であることに注意することが重要です。 「これはゲームチェンジャーです」と、極端な現象を予測するための人工知能プログラムを研究しているメリーランド大学の気象学者マリア・モリーナ氏は言う。 「予測を生成するのにスーパーコンピューターは必要ありません。ラップトップで実行できるため、科学がより身近になります。」
なぜ予測がこれほど難しいのか
人々は、正確な天気予報に基づいて、どのように服を着るか、どこに旅行するか、激しい嵐から逃げるかどうかを決定します。しかし、信頼できる天気予報を達成することは非常に難しいことがわかります。問題は複雑さです。天文学者が太陽系の惑星の動きを支配するのは、太陽とその巨大な重力という単一の要因であるため、今後何世紀にもわたって太陽系の惑星の進路を予測することができます。
対照的に、地球上の気象パターンは無数の要因から生じます。惑星の傾き、自転、振動、昼夜のサイクルにより、大気は風、雨、雲、気温、気圧の乱流の渦に変わります。さらに悪いことに、雰囲気は本質的に混沌としています。外部からの刺激がなければ、特定の領域が自動的に安定した状態から気まぐれな状態に変化することがあります。
その結果、天気予報は数日後、場合によっては数時間後に外れることもあります。予報の期間が長くなるにつれて誤差も大きくなり、数十年前は 3 日間だったのが、現在では 10 日間に及ぶこともあります。改善が遅いのは、地球規模の観測結果と予測を行うスーパーコンピューターの更新によるものです。
観察から予測へ
スーパーコンピューティングの作業が簡単になったわけではありません。準備には技術と労力が必要です。モデラーは、何百万ものデータ ギャップが交差する仮想惑星を構築し、現在の気象観測でギャップを埋めます。
ワシントン大学のブレザートン博士は、これらのインプットは極めて重要だが、いくぶん即興的なものであると述べた。 「多くの情報源から得たデータを組み合わせて、大気が現在どのような状態にあるのかを仮説化する必要があります」と彼は言う。
流体力学の複雑な方程式は、組み合わせられた観察を予測に変換します。スーパーコンピューターの強力な能力にもかかわらず、数値の計算には 1 時間以上かかる場合があります。そしてもちろん、天気が変化した場合には、予報を更新する必要があります。
AIはどう考えるか
AI のアプローチは根本的に異なります。 AI エージェントは、現在の測定値や何百万もの計算に依存するのではなく、地球の天気を支配する因果関係について学んだことに依存します。
全体として、進歩は、人間の学習方法を模倣する AI の分野である機械学習における継続的な革命によってもたらされます。 AI はパターン認識に優れているため、この方法は非常にうまく機能します。山のようにある情報を素早くふるいにかけ、人間が認識できない複雑な部分を見つけ出すことができます。
天気予報では、AI は実際の観測のアーカイブを分析することで大気の力について学習します。次に、最も微妙なパターンを識別し、その知識を使用して驚くべき速度と精度で天気を予測します。
Google の天気向け AI プログラム
最近、GraphCast を構築した DeepMind チームが英国最高のエンジニアリング賞を受賞し、チームの「革命的な進歩」を称賛しました。
グラフキャストの主任科学者であるレミ・ラム氏はインタビューで、彼のチームはヨーロッパ予報センターがまとめた40年にわたる地球規模の気象観測に基づいてプログラムを訓練したと述べた。 「過去のデータから直接学びましょう」と彼は言いました。 GraphCast は、スーパーコンピューターでは 1 時間以上かかるような 10 日間の予測を数秒で生成できます。
ラム氏は、GraphCast は AI 用に設計されたコンピューター上で最適かつ最速に動作するが、速度は遅くなりますが、デスクトップやラップトップでも実行できると述べました。
一連のテストでは、GraphCast は欧州中期天気予報センターの最良の予測モデルを 90% 以上の確率で上回りました。 「サイクロンがどこへ向かうのかを知ることは非常に重要です」と彼は付け加えた。 「命を救うことが大切です。」 […]
専門家の意見
これらの調査結果に感銘を受け、欧州センターは最近、Nvidia、Huawei、中国の復旦大学が作成した GraphCast および AI 予測プログラムを採用しました。同社のウェブサイトには現在、7月4日にインテリジェントマシンが行ったハリケーン「ベリル」の進路予測の範囲を含む、AIテストで得られた地球地図が表示されている。
欧州センターのチャントリー博士は、同研究所はこの実験技術がサイクロンを含む世界の天気予報に不可欠な部分になることを期待していると述べた。同氏は、現在、新しいチームが実験者の「素晴らしい仕事」に基づいて、政府機関向けの運用可能な AI システムを構築していると付け加えた。
「すべてのモデルはある程度間違っています」とメリーランド大学のモリーナ博士は言う。 AIマシンはハリケーンの軌道を正確に把握できるかもしれないが、雨や最大の風、高潮の場合はどうなるだろうか、と同氏は付け加えた。非常に多くのさまざまな影響が存在しており、それらを確実に予測し、慎重に評価する必要があります。
マイアミの国立ハリケーンセンターの副所長ジェイミー・ローム氏も、複数の機器の必要性については同意する。同氏はAIを「革命的というよりも進化的」と呼び、人間とスーパーコンピューターが今後も重要な役割を果たし続けると予測した。 「状況認識を適用するためにテーブルに一人の人間がいることが、私たちがこれほど正確にできる理由の1つです」と彼は言いました。
ローム氏は、ハリケーンセンターは10年以上にわたり予測に人工知能の側面を活用しており、同局は新しい人工知能プログラムを評価し、おそらく使用する予定であると付け加えた。 「人工知能の急速な出現により、多くの人が人間の役割が減少していると考えています」とローム氏は言う。 「しかし、私たちの予報官は多大な貢献をしてくれています。人間の役割は依然として強力です。」
( eprcomunicazione編集による海外プレスレビューより抜粋)
これは、Sat, 03 Aug 2024 05:29:25 +0000 の https://www.startmag.it/innovazione/come-se-la-cava-lintelligenza-artificiale-con-le-previsioni-meteo/ で Start Magazine に公開された記事の自動翻訳です。