GraphCastと呼ばれるAIモデルは、今日の最高水準の気象システムよりも速く、安価に天気を予測できると、Google DeepMindの科学者が報告している。
単一のデスクトップコンピューターを使えば、1分足らずで最長10日先までの天気を予測できる。現行のシステムは、巨大なスーパーコンピューターで数時間を要する。
世界経済フォーラムのAIガバナンス・アライアンスは、AIシステムの責任ある設計、開発、導入を促進することを目指している。
人工知能によって、天気予測の新たな時代が到来した。
Googleの人工知能研究所であるGoogle DeepMindは、数時間ではなく数秒で天気を正確に予測でき、世界最高水準の天気予測システムが用いる目標値の90%を上回る性能を持つとされる機械学習モデルを開発している。
Google DeepMindの科学者によれば、このAIは天気予測と意思決定にとって「転換点」を示すものであり、と述べている。
AIによる天気予測はどのように機能するのか。
GraphCastと呼ばれるGoogle DeepMindのAI天気予測モデルは、ほぼ40年分の過去の気象データで学習されており、その精度を高めている、と掲載誌Scienceは説明している。
このAIの学習には、4週間と32台のコンピューターが必要だった。
しかし、こうして生み出されたアルゴリズムは、単一のデスクトップコンピューターで、10日先までの天気を1分足らずで予測できる。
GraphCastの精度は、1,380の指標のうち90%において、現行の気象システムを大きく上回っている。
Google DeepMindの科学者らは、Science誌に掲載された論文の中で、このAIは極端な気温の予測や熱帯低気圧の追跡を含め、深刻な気象現象の予測にも優れていると説明している。
従来の天気予測はどのように機能するのか。
現在の天気予測では、気象観測所、人工衛星、ブイによる観測データに基づき、複雑な計算を行う高性能なスーパーコンピューターが用いられている。
これはコストと時間のかかるプロセスである。具体的には、イタリアの欧州中期予報センターが世界で最も正確な天気予測を作成するのに6時間を要すると、Google DeepMindの科学者は説明している。
このプロセスは6時間ごとに繰り返され、通常は毎日4回実施される。
スーパーコンピューターは「数値天気予報」と呼ばれる手法を用いており、これは天気を支配する方程式を解くという集中的な処理を伴う。
なぜAIの方が天気を予測しやすいのか。
この従来の天気予測手法の精度を高めるには、より多くのコストがかかる計算能力を投入する必要がある。
しかし、Google DeepMindの科学者によれば、GraphCastは過去の気象データを用いることで、より安価かつ正確に天気を予測できる。
AIは、方程式では見つけにくいデータのパターンを識別できる。そして、その知見を活用して天気予測の精度を向上させることができる。
GraphCastはまた、従来の天気予測手法と比べて、エネルギー効率の面で約1,000倍低コストであると、Financial Timesは報じている。
AIによる天気予測は気候危機との闘いに役立つのか。
Googleは、世界経済フォーラムの新たな取り組みであるAIガバナンス・アライアンスのパートナーの一社であり、このアライアンスは、技術の責任ある設計と展開を確保するため、関係者を結集させている。
GraphCast自体も、Google DeepMindの科学者によれば、「気候と生態系、エネルギー、農業、そして人間と生物の活動を含む」他の課題の予測にも展開され得る。
そのため、この技術は、フォーラムの『グローバルリスク報告書2023』が今後2年および10年において世界の主要なリスクの上位3つに挙げた、気候危機によって引き起こされる極端な気象現象の予測に役立つ可能性がある。
