先日、NVIDIAの研究チームが「StormCast」というAIモデルを開発しました。これは、数キロメートルの精度で雷雨を予測できるモデルです。この技術革新は、これまで非常に困難だった精密なスケールでの大気ダイナミクスの把握を可能にするため、気象予測分野にとって非常に重要です。
StormCastモデルは2つの革新的な技術を組み合わせています。研究者たちは、様々な可能性のあるシナリオをシミュレートできる生成モデルを使用しました。StormCastはまた、複数の垂直層を含む高密度の大気状態を含んでおり、予測の精度と包括性を確保しています。このモデルの動作原理は、気象局NOAAが現在使用している高解像度高速更新モデル（HRRR）を模倣しており、3キロメートルのスケールで、1時間ごとに99個の状態変数を予測し、特に大気最下層のダイナミクスに注目しています。
テストにおいて、StormCastは、特に軽度、中度、および重度の降雨確率の予測において、HRRRモデルと同様の予測精度を示し、最大6時間の精度を達成しました。このモデルは、雷雨セルの発達、上昇気流、下降気流、および雷雨下部の冷気の流れを再現することにも成功しました。
StormCastの顕著な利点の1つは、集合予測（わずかに異なる予測の集合）を簡単に作成できることです。わずか5つの集合メンバーを使用するだけで、StormCastは単一のHRRR実行を上回りました。これは、従来の気象モデルでは、集合予測の作成に多くの計算リソースが必要となるため、大きな利点です。
もちろん、研究チームは、今後のモデルがより多くのトレーニングデータとより広い地域で学習する必要があるなど、いくつかの課題も認識しています。さらに、集合の較正も改善することができます。
それにもかかわらず、研究チームは、これらの成果が高解像度AI支援気象モデルへの道を切り開くと確信しています。このようなモデルは、気象学者による危険な雷雨のより正確かつ迅速な予測に役立ち、損失と被害を軽減することにつながります。同時に、これらのモデルは局地的な気候予測においても幅広い応用が期待されます。
公式ブログ:https://blogs.nvidia.com/blog/stormcast-generative-ai-weather-prediction/
要点:
🌩️ NVIDIAが発表したStormCastモデルは、3キロメートル以内で雷雨を正確に予測できます。
📊 StormCastは、降雨確率と雷雨セルの発達において、既存の最良モデルであるHRRRと同等の性能を示しました。
🛠️ 研究チームは、モデルのトレーニングと集合の較正の改善に取り組み、高解像度気象予測の発展を推進しています。
