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Google

Google、ニューラルネットワークを用いた天気予報システムを開発中 79

ストーリー by hylom
過去データからの想起 部門より

Anonymous Coward曰く、

Googleの研究者らが、人工知能などで使われるニューラルネットワークを用いた天気予報の研究を行っているそうだ(ArsTechnicaGoogle AI BlogTechableSlashdot)。

現在一般的な天気予報は気圧や温度、湿度といった情報を用いて大気の状態をシミュレーションするが、Googleが研究しているシステムではそういったことは行わず、単に降水量のデータのみを入力とし、そこから最大6時間先までの降水量を推測するという。

研究者らによると、ニューラルネットワークを用いた天気予報は処理時間が少なく、かつより細かい範囲での予報が出せるというメリットがあるそうだ。たとえば現在の一般的な天気予報では計算に1~3時間ほどが必要だが、ニューラルネットワークを用いたシステムでは10分以内で計算が完了するという。また、既存システムでは最小でも5km単位での天気予報しか行えないが、ニューラルネットワークを用いたシステムでは1km単位での天気予報が可能だという。

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  • Dark Skyという会社がすでに同じようなことを行っていますね。

    対応地域にいると現在地における、向こう一時間の予想を行ってくれます。
    こちらはデータソースとしてドップラーレーダーの他に、アプリをインストールしたスマフォの気圧計などのデータも参照しているようです。

  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時23分 (#3748243)

    日本には気象予報士をおかなければいけないみたいな化石レベルの法律があるんだけど、現状で行われてる天気予報含めて合法なのかな?

    例えば気象庁のページ [jma.go.jp]を見ると

    > どんな予測の方法であっても、予報業務を行うには予報業務許可が必要です。
    > ただし、気象予報士が現象の予想をせずに、ソフトウェアのみで予報を行う場合、予報業務の許可を受けることはできません。

    > 現象の予想は気象予報士が行わなければなりませんので、予報を行う時間帯には気象予報士が事業所で業務を行っている必要があります。

    と書かれていて、許可されないっぽいんだけど。

  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 6時26分 (#3748236)

    天気予報なんて、入力データ(現在や過去の気象情報)と、出力データ(将来の気象情報)さえ当たれば、
    計算方式なんてなんでもいいはず

    べつに、従来型のスーパーコンピューターによる気象シミュレーションにこだわる必要は無し

    • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 10時58分 (#3748361)

      ニューラルネットワークに痛みが走ったら雨だねぇ

      親コメント
    • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時10分 (#3748242)

      高級な下駄

      親コメント
    • by Anonymous Coward

      AIによる経験と勘の世界に戻りつつあるな。

    • by Anonymous Coward

      AI「明日は富士山が噴火するでしょう」

    • by Anonymous Coward

      でも当たらないわけでしょ?
      完全に予想が当たってたら温暖化活動家の詐欺が本当に証明されて商売上がったりだよ

    • by Anonymous Coward

      大陸中央部の砂漠地帯なら常に晴れと言っとけばだいたい当たるのだろうね

    • by Anonymous Coward

      そんなことはない計算コストは重要。
      「1時間前の気象データを使って100%の予報ができるけど、計算に24時間かかります」
      なんてことになる。

      AIだと学習コストはかかるけど作った結果を使った計算が軽いのが利点。

  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時05分 (#3748239)

    6時間後の天気なら空がある程度の広さ見えればだいたい予想が付くよね。
    今時はレーダーの画像や降水マップのあるし、誰かに教えてもらうほどのことでもないような。

    • by Anonymous Coward

      ゲリラ豪雨というのは6時間前には予想できるので、存在しないということですね。

    • by Anonymous Coward

      もし正確にわかるなら、いろんなことで時間調整できるんじゃね?

      今日は雨が降る前に早めに帰宅しようとか、
      13時から雨が降るから、早めにランチに行こうとか、
      今日のランチタイムのピークが早めにズレるなとか。

      この積乱雲が50分後にここにも到達して大雨が降るから、
      今日の外出はやめることにしようとか。

      • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時53分 (#3748256)

        その、Google様はどんなことでもできる館がどこから来るのか。
        勘と経験以上のものができると思う根拠を教えてほしい。
        # 積乱雲があるあどうかはそれこそ空見りゃわかるだろ。

        そんなことより、変えられないものを受け入れる勇気を持つほうがいいと思うが。

        親コメント
    • by Anonymous Coward

      あれじゃない?、Google って量子コンピューターの速い計算が出来るようになったので、
      その為のお皿を用意しましただけなんじゃあ、天気は食い物として。

      ただし、量子の箸とかフォークは使えませんだけ。

    • by Anonymous Coward

      これな。
      6時間先程度なら、降水量データのみのニューラルネットワークという足枷をつけて研究しなくても
      まっとうに気象の理論と現在の雨雲と風向き等で何時間もシミュレーションせずとも大まかな予想はできるのでは?
      ゲリラ豪雨とか従来の方法では予測が難しい降雨の予報に有用とか?

      • by Anonymous Coward

        降水量だけから6時間先のゲリラ豪雨予測は無理だと思いますがねえ
        従来型として比較対象にしてるアメリカの天気予報の状況がよく分からないのでなんとも

      • by Anonymous Coward

        >ゲリラ豪雨とか従来の方法では予測が難しい降雨の予報に有用とか?

        >単に降水量のデータのみを入力とし
        だから、どこかがゲリラ豪雨になってからしかわからないのでは?
        それにゲリラ豪雨が勢力を保ったまま6時間移動し続けるわけでもないだろうし、役に立ちそうにない。
        「天気は西から変わる」の常識に当てはまる範囲でしか予測できないと思う。

      • by Anonymous Coward

        まっとうに気象の理論を学ばなくても実績値をCloud AutoMLにぶち込めばすぐAPIになるからな

    • by Anonymous Coward

      「ここを見ればいい」が固定されるのは情報を探すコストが下がるので悪くない。
      イベント屋には重宝すると思う。

  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時07分 (#3748241)

    1km単位の予報をするには1km単位の降水量データが必要なのでは?
    そんな細かいデータは何年分くらいあるんだろう

    • by Anonymous Coward

      予報はしますが当たるかどうかは別って意味じゃない?
      今の天気予報だって全然当たってないよ。
      今日の朝の気温だって。

    • by Anonymous Coward

      日本に限れば40年近く前からある。250m分解能なら10年ぐらい。

  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 7時47分 (#3748250)

    国内で、雲をAIで予測するコンペが行われてましたね
    https://signate.jp/competitions/169 [signate.jp]

    結果がどのように活かされているのかよくわからないけど。

    • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 12時39分 (#3748425)

      ウェザーニュースはコンペどころか既にに雲の形を学習させてとんでもない的中率を出していなかったっけ?

      会社名はうろ覚えだけど去年テレビで特集番組をやっていて、時間も場所も気象庁の予報より分解能が高いということで
      避難指示に使っている自治体が紹介され、本当にその通りに雨が降っていた。

      親コメント
  • by Anonymous Coward on 2020年01月21日 11時11分 (#3748378)

    気象庁もけっこう前からNN活用の調査研究はやっているはず。

    数値計算結果を一つの予報にまとめ上げるところが現在の職人技になっていて、ここをAI化するのは説明可能性の問題になってくるのかな、と推測しています。
    ○数値計算シナリオがどの程度具現化しうるか=極端な予報をどの程度取り上げ、どの程度捨てるか?
    ○危険な災害が想定される場合あえて大げさな予報文で表現する

    といったことをしているようで。

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「科学者は100%安全だと保証できないものは動かしてはならない」、科学者「えっ」、プログラマ「えっ」

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