この研究は、2023 年 11 月の嵐キアランの分析に基づいており、 AI を使用した天気予報は、従来の予報と同様の精度で、より速く、より安価に、より少ないコンピューティング能力で予報を生成できる可能性があることを示唆しています。
研究の筆頭著者であるアンドリュー・チャールトン・ペレス教授。
ペレス氏はまた、キアラン嵐などの極端な現象で AI 天気予報をテストすることで、AI 天気予報について多くのことを学ぶことができるとも述べています。当社は、お客様の強みと弱みを特定し、人々と資産を保護するためにさらに優れた AI 予測テクノロジーの開発を指導することもできます。今は天気予報にとって刺激的で重要な時期です。
お約束と罠
AI ベースの気象モデルの有効性を理解するために、レディング大学の科学者らは、2023 年 11 月にヨーロッパ北部と中央部を襲い、ヨーロッパ北部で 16 人の死者を出した恐ろしい暴風雨キアランの AI ベースと物理学ベースの予測を比較しました。そしてでは100万戸以上の住宅が停電した。
研究者らは 4 つの AI モデルを使用し、その結果を従来の物理ベースのモデルと比較しました。 Google、Nvidia、Huawei などのテクノロジー大手によって開発されたAI モデルは、嵐の急速な激化と進路を 48 時間前に予測することができました。
研究者らによると、今回の嵐の予測は、従来の予測モデルのパフォーマンスと大部分で「区別がつかない」という。 AI モデルはまた、高レベルの強風の狭い通路であるジェット気流との相対的な位置など、キアランの爆発的な発展を促進した大規模な大気条件を正確に捕捉しました。
しかし、機械学習テクノロジーは、嵐による被害を与える風を過小評価していました。 4 つの AI システムはキアランの最大風速を過小評価していましたが、実際にはブルターニュのラズ岬では最大 200 km/h の速度に達しました。
著者らは、この過小評価が、AI システムでは十分に予測できなかった中心付近の温度コントラストなど、嵐の特徴の一部に関連していることを示すことができました。
研究者らは、キアラン嵐のような異常気象から人々をよりよく守るために、天気予報における AI の使用についてさらなる研究が必要であると述べています。
機械学習モデルの開発は、近い将来、人工知能が天気予報に日常的に使用され、気象学者の時間と費用を節約することを意味する可能性があります。
ニュース参照:
Charlton-Perez、A.J.、Dacre、H.F.、Driscoll、S. 他AI モデルは物理ベースのモデルよりも優れた天気予報を生成しますか? Storm Ciaran の定量的評価事例。 npj 気候と大気科学 (2024)。
