人工知能は天気予報をより正確にするでしょうか?我が国のこの新たな成果は、トップクラスの国際ジャーナルに掲載されました。

ChatGPT が登場し、人工知能 (AI) が再び話題になって以来、多くの人が次のような疑問を抱いています。「AI が床掃除や皿洗いを手伝ってくれて、詩を書いたり絵を描いたりする気分になれたらいいのに」。しかし、私たち人間がまだ床を掃いたり皿を洗ったりしているのに、なぜ現代の人工知能は詩を書いたり絵を描いたりしているのでしょうか?

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ネットユーザーが訴えている事態は、人工知能技術の発展の道筋やその技術の商業化プロセスに関係するものであり、科学研究者が「故意にやった」ことではない。同時に、数え切れないほどの人工知能研究者が、この技術を活用して誰もがより実用的な目標を達成できるようにするために懸命に取り組んでいます。

最近、ファーウェイのクラウドチームは、人類全体を悩ませている非常に現実的な問題、つまり天気予報の解決を試みた大規模な AI モデルを Nature 誌に発表しました。

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天気予報における最大の難しさの一つは、天気の発生を決定する大気システムの進化の混沌とし​​た性質です。

現在の NWP 方法は大きな進歩を遂げていますが、依然としていくつかの制限が残っています。まず、NWP モデルでは、複雑な物理方程式を解くために大量の計算リソースが必要です。これは大規模な地球規模の天気予報にとって「致命的な」問題となる可能性がある。第二に、NWP モデルでは通常、詳細な初期条件が必要であり、これは衛星や地上の測定によって提供されることが多いですが、データには不確実性や誤差が含まれる可能性があります。これは予測の精度に影響します。

したがって、短期的な天気予報（つまり、今後数時間または数日間の予報）はかなり正確に行うことができますが、中期および長期の予報（つまり、今後数週間または数か月間の予報）の正確さは依然として課題となっています。今日、大規模な AI モデルの出現により、より正確な中期および長期予測に一歩近づくことができるかもしれません。

2023年7月5日発行のネイチャー誌本号で、ファーウェイクラウドチームはファーウェイクラウドPangu-Weather大規模モデルに基づく中期天気予報に関する研究を報告しました。この研究により、AIによる天気予報は従来の数値予報よりも精度が低いという世界的な問題が初めて解決されました。また、予報速度も1万倍速くなり、数秒で世界の天気予報が可能になりました。

Huawei Cloud Pangu気象モデルの中核は、気象データの複雑なパターンを捉えることができ、約40年分の世界の気象データを使用してトレーニングされた3次元ディープニューラルネットワーク（3D Earth-Specific Transformer）です。同時に、チームは中期予測における累積誤差を削減するために階層的な時間領域集約戦略を採用しました。その結果、 Pangu 気象モデルは、精度と速度の点で世界最高の NWP システムを上回っている場合もあります。

Huawei Cloud R&Dチームは、従来のAI天気予報モデルの精度が低かった主な理由が2つあることを発見しました。1つ目は、従来のAI天気予報モデルはすべて2Dニューラルネットワークに基づいており、不均一な3D天気データをうまく処理できなかったことです。第二に、AI 方式には数学的および物理的なメカニズムの制約がないため、反復プロセス中に反復エラーが蓄積され続けます。

Huawei Cloud Pangu 気象モデルの重要な進歩は、地球上の気象パターンの理解です。新しい次元に高度情報を組み込むことで、システムは3次元で気象パターンを理解できるようになり、より正確な天気予報が可能になります。さらに、階層的時間集約戦略も重要な技術的進歩であり、中期天気予報に必要な反復回数を大幅に削減し、累積誤差を削減します。

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業界はファーウェイの研究を高く評価している。関連する専門家は一般的に、盤古気象モデルの出現は気象予報における人工知能の分野における大きな進歩を意味すると考えています。中国国家気象センターやヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）などの機関は、実際の測定においてパングー大型モデルの予測の優位性を確認した。温度、湿度、風速、海面気圧などの結果は、複数の気象研究シナリオに直接適用できます。

しかし、Pangu モデルはある意味では新しい予測の道を開拓したものの、依然としてトレーニングには NWP に依存しており、その結果は NWP を超えていません。そのため、客観的な観点から、同業者の専門家もパングー気象モデルのいくつかの欠陥と改善の方向性を指摘しており、研究チームによるさらなる研究と検証が必要です。

2023年5月、台風マワールは今年これまでで最も強い熱帯低気圧として世界の注目を集めました。国立気象センターは人工知能を活用して認識技術を迅速に強化し、 12時間先の傾向予測を実現します。中国気象新聞は関連報道で、ファーウェイのクラウド盤古モデルがマワ号の軌道予測に優れた性能を発揮し、台湾島東方海域でのマワ号の軌道を5日前に予測したと伝えた。第19回世界気象会議では、欧州中期予報センターも、ファーウェイのクラウドPangu気象モデルは精度の面で紛れもない能力を備えており、純粋にデータ駆動型のAI気象予報モデルは数値モデルに匹敵する予報能力を実証していると指摘した。

Huawei Cloud R&Dチームは、新しいデータに基づいて予測を行う際にモデルがリアルタイムで調整できるようにする適応型学習戦略も提案しました。この技術の導入が成功すれば、Pangu気象モデルの予測精度がさらに向上し、実際の応用においてより価値の高いものとなるでしょう。

正確な天気予報は、農業、航空、エネルギー、災害警報などの分野で大きな社会的、経済的価値を持っています。たとえば、農業用途では、正確な降水量予測は、農家が農作業を合理的に調整し、農業生産の効率を向上させるのに役立ちます。航空輸送の分野では、正確な風速予測は航空会社が合理的な航路を手配し、運航コストを削減するのに役立ちます。

過去数十年にわたり、気象学者たちは天気予報の精度を向上させるために懸命に取り組んできましたが、この分野にはまだ多くの課題が残っています。将来的には、人工知能技術がこれらの課題を解決する鍵となるかもしれません。

注記

[1] https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3

[2] 論文の要約では39年と記されている。ファーウェイ公式サイトの報道は43年ぶり。

[3] https://www.cma.gov.cn/en2014/news/News/202306/t20230607_5560758.html

[4] https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/science-blog/2023/rise-machine-learning-weather-forecasting

企画・制作

著者: 文飛科学記者

レビュー丨テンセント玄武ラボの責任者、Yu Yang氏

編集者：崔英浩

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