AI天気予報のシアトルの先駆者が、NVIDIAの画期的な新しい予測ツールの開発を支援
リサ・スティフラー著
ワシントン大学の大気科学教授デール・デュラン氏が「機械は天気を予測できるようになるか？」と題した論文を発表したのは、わずか5年前のことでした。
当時、多くの研究者は天気予報の膨大な複雑さを理由に、この問いに「ノー」と答えていました。しかし、デュラン氏と共著者たちは急速に進化する技術に可能性を見出し、その応用において既に画期的な成果を上げていました。
「初期の大気の状態に関するより多くの情報に基づいた、より正確なディープラーニング天気予報モデルの開発の見込みは良好だ」とシアトル地域の科学者たちは書いている。
彼らの予測はまさに正しかった。
今年の夏、デュラン氏とNVIDIAの研究者たちは、わずか数マイルの範囲で雷雨や降雨を迅速かつ正確に予測できるツール「StormCast」を発表しました。人工知能（AI）と生成AIを基盤とするStormCastは、既存のシステムよりも高速に動作できるだけでなく、より効率的な計算と大幅な省電力を実現する、はるかにシンプルなマシン上で動作可能です。
「これは予測を行う方法における非常に急速かつ刺激的な変化です」とデュラン氏はGeekWireのインタビューで語った。
地球温暖化が進むにつれ、洪水、ひょう嵐、記録破りの気温などの異常気象がより頻繁に起こるようになるため、このツールはますます重要になっている。
StormCastは、AIブームの大きな追い風を受けている老舗チップメーカー、NVIDIAの社員を中心としたチームによって開発されました。デュラン氏は主にワシントン大学で働いていますが、カリフォルニアに拠点を置くNVIDIAの研究員も務めています。
ローレンス・バークレー国立研究所とミネソタ大学の研究者を含むこのグループは、8月に、正式な査読を受けていないStormCastに関するプレプリント論文を発表した。
現在、米国の短期気象予測のベンチマークは、米国海洋大気庁（NOAA）とその高解像度高速更新（HRRR）モデリングシステムです。HRRRは数値気象予測に依存しており、膨大な計算能力を必要とし、取り込めるデータ入力にも限界があります。
StormCast モデルのトレーニングにはかなりの計算能力とエネルギーが必要でしたが、これを使用すると、必要な計算能力とエネルギーは大幅に削減されました。
NOAAモデルがゆっくりと単一の予報を出すのに対し、StormCastは5つの異なるシミュレーションを高速に実行し、生成AIを用いてモデル内の初期の大気条件とパラメータを微調整することで機能します。StormCastの研究者によると、これらのシミュレーションを組み合わせることで、HRRRを単独で実行した場合よりも優れた結果が得られます。StormCastは、現在の気象状況から6時間先までの地域予報に最適化されており、最大12時間先までの予報結果を提供します。
「最初の数時間で雨がどこで降りそうかをより正確に予測できるようになりました」とデュラン氏は語った。
StormCast では、例えば雲に関するリアルタイムのレーダーや衛星情報をより有効に活用して、結果を向上させる計画があります。
NOAAも同様に、より正確な予報の提供に取り組んでいます。今週、NOAAと米国商務省は、気象、気候、山火事の予報をはじめとする様々な分野におけるAIの活用を強化する、新型高性能コンピュータシステム「Rhea」への1億ドルの投資を発表しました。この資金は、超党派インフラ法とインフレ抑制法から拠出されます。
AIは予報への活用がますます進んでおり、特に10日間先の世界規模の予測に用いられるツールに注目が集まっています。これには、欧州中期予報センターや、煙や気象の予報を提供するマイクロソフトのAuroraによる研究が含まれます。太平洋岸北西部に拠点を置く気候技術スタートアップのPlanetteは、来月から5年先までの気象と気候の予測にAIを活用しています。
Durran 氏は、StormCast を HRRR やその他のリソースの代替としてではなく、それらを補完するもの、または予測の良い出発点になる可能性があるものとして考えています。
ワシントン大学の科学者は、かつての大学院生であり、2019年の論文の共著者でもあるジョナサン・ウェイン氏のおかげで、大気科学におけるAIの可能性に気付かされたと述べている。論文の3人目の著者は、マイクロソフトリサーチの科学者リッチ・カルアナ氏である。
「我々は間違いなくリードしていた」とデュランは言った。そして今何が起こっているのか、さらに「とてもエキサイティングだ」と付け加えた。
