「Fengwu」気象モデル科学者チーム: AI を使用して将来の異常気象を予測することも夢ではありません。

【環球時報 趙玉莎記者】最近、世界各地で異常気象が相次ぎ、人類の生産と生命に深刻な危機をもたらしており、各国ではより正確かつ効率的な中長期天気予報の要求が高まっています。最近、上海人工知能研究所は、中国科学技術大学、上海交通大学、南京信息大学、中国科学院大気物理研究所、上海中央気象台と協力して、 、大規模な世界中期天気予報モデル「Fengwu」をリリースしました。 「環球時報」の記者は最近、「風水」モデルの背後にある科学者チームとの独占インタビューを実施し、「風水」の背後にある動作原理とAIモデルが天気予報をどのように変えるかについての詳細な説明を聞いた。

正確性と適時性の点で優れています

「環球時報」記者によると、上海人工知能研究所のAI for Earth共同チームは、マルチモーダルかつマルチタスクのディープラーニング手法に基づいて「鳳武」の大規模モデルを構築した。 AI 気象予測モデルは複雑な物理システムのシミュレーションを必要としないため、従来の予測方法の計算ボトルネックを突破し、効率的に予測して統合することができます。 AI は気象データの関係に適応する強力な能力を備えており、従来の数値モデル予測におけるパフォーマンスのボトルネックを打破する可能性を秘めています。

上海人工知能研究所の主力科学者である欧陽万里氏によると、「風水」は秦・漢時代の「咸豊通武」にちなんで名付けられたもので、世界最古の風力測定装置だという。

天気予報は非常に複雑なシステムであり、国の風雲衛星や気象観測所などによるデータ収集から始まり、データの分類、品質管理、そして大気の同化、つまりデータの処理と確立に至る。予測モデルのニーズに応じた雰囲気、ステータス、そして最後に予測と後処理。

上海人工知能研究所の若手科学者バイ・レイ氏は、「環球時報」記者に対し、「風水」モデルは主に予測リンクに焦点を当てており、大気再分析から得られたデータを使用して「風水」を訓練し、より正確な天気予報。

人工知能を使用して、風速、温度、湿度など、大気同化によってもたらされる要素を分析し、将来の天気を予測する目的で「Fengwu」と呼ばれる大規模なモデルを作成します。気温などの過去の気象要素を利用することで、人工知能は天気を予測し、優れた予測結果を得ることができます。 「欧陽万里が説明してくれました。

天気予報の適時性と精度を向上させる方法は、常に業界の重要なテーマです。地球規模の気候変動が激化し続け、異常気象が徐々に増加するにつれ、天気予報の正確性と適時性に対する期待が高まり続けています。気象・気候予測業務の中でも全球の中期天気予報は最も重要な予測業務の一つであり、また比較的難しい予測業務でもあります。気象観測の精度、大気系における物理プロセスの複雑さ、大気モデルを解くために必要なリソースの膨大さのため、全球の中期天気予報の有効性は、過去 10 年ごとに 1 日しか改善されていません。数十年。

Ouyang Wanli 氏は、「Fengwu」大型モデルの利点は、主要な気象要素を 10 日以上にわたって確実に予測できることであると述べました。 Bai Lei 氏によると、世界最高の物理モデルである HRES の有効予測期間は 8.5 日ですが、再解析データに基づくと「Fengwu」は 10.75 日に達します。過去最長期間を上回りました。「良好な物理モデル」。

上海AI研究所によると、「Fengwu」は評価指標の80％でGoogleのDeepMindがリリースした大型気象モデルGraphCastを上回ったという。予測精度に関しては、GraphCastと比較して「Fengwu」の10日間予測誤差が10.87%減少し、従来の物理モデルと比較して誤差が19.4%減少しました。

異常気象の予測に使用可能

異常気象の場合、AI の大規模モデルにはより優れたソリューションがありますか?環球時報によると、上海人工知能研究所は台風などの異常気象を予測するために「風水」の利用を検討しており、これまでに一定の成果を上げているという。つい最近開催された2023年の世界人工知能会議で、バイ・レイ氏は、「鳳武」が当初のビジネス分野に基づいて今年の台風「マワ」の正確な進路予測を行ったと述べた。

「これは、異常気象が近年頻繁に発生しているにもかかわらず、大気全体の基礎となる法則は依然として類似しており、これらの共通法則のいくつかは AI によって発見および学習できることを示しています。」と Bai Lei 氏は述べました。ただし、気象の変化に応じてモデルを微調整し、アルゴリズムの有効性を向上させるために継続的により多くのデータを使用し、異常気象を予測する能力をさらに向上させるためにモデルを的を絞った方法で改善する必要があります。

Bai Lei 氏は、天気予報での AI の使用にはまだ改善の余地がたくさんあると考えており、「解像度はまだ向上する可能性があります。たとえば、以前は、ある地区の天気を予測できました。将来的には、通りを正確に把握できるようにしたいと考えています。現在、より高い解像度を目指して取り組んでいます。正確かつ正確な方向に取り組んでください。」

広範なアプリケーションの見通し

気象専門家によると、現在市場には今後 15 日間またはそれ以上の天気予報サービスを提供できる製品がいくつかありますが、10 日間を超える予測パフォーマンスは依然として非常に不確実であり、気象予報の基準を満たすことはできません。効果的な予測。実践では、観測、数値予測、人工知能を組み合わせることで、数値予測の精度を大幅に向上できることがわかっています。 「Fengwu」は、全世界の天気予報の有効性において 10.75 日という画期的な成果を達成しており、商業応用の可能性が非常に大きいです。

「風武」大型モデルが生産と生活のどの側面に適用されるかという質問に対し、欧陽万里氏は、誰もが通常携帯電話で見ることができる天気予報に加えて、大型モデルも適用できると述べた。農業、海洋、電力、その他の産業における産業レベルの天気予報とサービスまで。

電力業界を例に挙げると、風力発電は風の強さ、太陽光発電は太陽光が十分にあるかどうかで決まります。大型モデル「Fengwu」はより正確な風速予測に役立ちます。 、太陽の光など。さらに、Fengwu の予測機能は系統消費量と電力供給に影響を与える可能性があり、気象変化の影響も受けます。

研究チームによると、将来的には、「Fengwu」AI 気象モデルは従来の物理モデルを補完することができ、その優れたパフォーマンスと精度により、生産と生活のためにより正確で実用的な天気予報情報を提供し、デジタル化を支援することができます。天気予報は、農業、林業、畜産、漁業、航空、航海などの産業と公共の安全を強力にサポートします。

Ouyang Wanli 氏は、気象専門家が 2 つのモデルから異なる予測を得る場合があるため、「Fengwu」は物理モデルを補完できると付け加えました。提供される情報が多ければ多いほど、正確な気象予測に役立ちます。例えば、物理モデルではある2つの地域に大雨が降ると予測し、人工知能モデルでは3番目の地域で大雨が降ると予測することができ、その際に防災・減災の範囲を拡大できると説明しました。 。予防策を講じなければ損失は膨大ですが、それに比べれば防災・減災にかかるコストは非常に低いものです。 ”

Ma Zhuguo 氏は、中国科学院大気物理研究所の研究者で、長年にわたり気候変動分野の研究に注力してきました。気候モデルの専門家として、Ma Zhuguo 氏はコンピューティングとコンピューティングとの密接な関係をよく知っています。電力、アルゴリズム、情報データ処理。同氏の見解では、人工知能が天気予報や大気物理学の応用シナリオに参入することは、基本的にコンピューティング能力とアルゴリズムを通じてビッグデータとその他の情報の統合をもたらし、モデルモデルにさらに新しい技術サポートと手法を提供し、予測の精度と効率を向上させるという。 「しかし、少なくとも現時点では、人工知能が従来の主流の予測方法に取って代わることを期待したり、単純に言うことはできません。」

馬卓国氏は、よく知られた衛星雲の画像を例に、天気予報では衛星監視が非常に効果的であり、雲の軌道や速度を直観的に確認できると説明しました。本質的に、もたらされる変化も明らかです。

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