Google によると、AI ベースの天気予報は従来のシステムに影を落とすことになるとのこと

Sakiko

Gencast は間もなく、検索やマップなどの Google サービスに導入される予定です。 (出典:Adobe Stock 経由の Aree)

Googleは今週、新しいAIベースのシステムをリリースしたジェンキャスト天気予報のために提示されました。現在の主要な天気予報モデルよりも正確な予報を提供することを目的としています。

Googleによると、GenCastは主要モデルを上回っている

GenCast は新しいアプローチを使用して予測を行います。Google のこれまでの AI ベースの気象モデルは、特定の期間を正確に予測するようにプログラムされていました。

代わりに、新しいモデルは 50 以上の予測を作成し、それぞれが起こり得る気象パターンを予測します。これにより、GenCast は予測の不確実性に対処できるようになります。

Googleはその違いを次のように説明しています。

新しいモデルは、さまざまなシナリオを表す複数の予測を行うことで不確実性を考慮します。ほとんどの予報でハリケーンが同じ地域に上陸することが示されている場合、不確実性は低くなります。ただし、異なる場所を予測すると、不確実性が高くなります。 GenCast は適切なバランスを見つけます。

新しいシステムをテストするために、Google は 2018 年までの過去 40 年間の気象データに基づいてシステムをトレーニングしました。

次に、AI の 2019 年の予測がテストされました。GenCast は、ヨーロッパの主要な ENS モデルよりもすべての予測の 97% が正確であると言われています。

また、GenCast は、猛暑や強風などの気象現象をより正確に予測できるようになったと言われています。

得られた知識は科学論文として発表されましたネイチャーマガジン出版されました。

パフォーマンスの向上

GenCast のもう 1 つの利点は、AI モデルが予測を作成する速度です。 Google によると、GenCast が 15 日間の予測を生成するのに 8 分かかります。これには、単一の Google Cloud TPU (Tensor Processing Unit) が必要です。

代わりに、従来の予測ではスーパーコンピューターが使用されますが、Google によれば、これには何時間もの作業時間が必要です。

GenCast は、Google が検索や地図などの自社サービスに統合する予定の天気予報用 AI モデルのシリーズ全体の一部です。