Downcodes の編集者は次のように報告しています。NVIDIA は最近、AI 天気予測テクノロジにおける目を引く画期的な StormCast モデルをリリースしました。このモデルは、雷雨を数キロメートルという驚異的な精度で予測できますが、これは気象予測の分野においてこれまで大きな課題でした。 StormCast の登場により、天気予報の精度と適時性が大幅に向上し、人々の生命と財産の安全をより確実に保護できるようになると期待されています。この技術の革新的な点は、生成モデルと高密度大気状態シミュレーションを組み合わせて、大気の動態をより正確に捉え、降雨確率と雷雨セルの発達を効果的に予測できることです。
最近、NVIDIAの研究チームは、数キロメートルの精度で雷雨を予測できる「StormCast」と呼ばれるAIモデルを開発しました。これほど細かいスケールで大気の複雑な力学を捉えることは、これまで非常に困難であったため、この技術的進歩は気象予測の分野にとって非常に重要です。
StormCast モデルは 2 つの革新的なテクノロジーを組み合わせています。研究者らは、考えられるさまざまな開発シナリオをシミュレートする生成モデルを使用しました。また、StormCast は複数の垂直層で高密度の大気状態を作成し、予測の精度と包括性を保証します。このモデルの動作原理は、NOAA が現在使用している高解像度高速更新 (HRRR) モデルを模倣しており、特に最下位層のダイナミクスに焦点を当てて、3 キロメートルのスケールで 99 の状態変数を予測し、1 時間ごとに更新できます。雰囲気。
テストでは、StormCast は、特に小雨、中雨、大雨の確率を最大 6 時間の精度で予測する際に、HRRR モデルと同様の予測品質を示しました。このモデルは、雷雨セルの発達、上昇気流、下降気流、雷雨の下の冷気の流れも再現することに成功しました。
StormCast の大きな利点は、わずかに異なる予測のグループであるアンサンブル予測を簡単に作成できることです。わずか 5 人のアンサンブル メンバーを使用する StormCast は、単一の HRRR 実行よりも優れたパフォーマンスを発揮します。従来の気象モデルでは、アンサンブル予報の作成は多くの場合、大量の計算を必要とします。
もちろん、研究チームは、将来のモデルがより多くのトレーニングデータやより広い領域で学習する必要があるなど、まだいくつかの課題があることも認識しています。さらに、アンサンブルの校正もさらに改善できます。
それにもかかわらず、研究チームは、これらの結果が新しいクラスの高解像度の AI 支援気象モデルへの道を開くものであると信じています。このようなモデルは、気象学者が危険な雷雨をより正確かつ迅速に予測するのに役立ち、それによって損失や死傷者を減らすことが期待されています。同時に、これらのモデルは、地域の気候予測において広範な応用の見通しも示しています。
公式ブログ: https://blogs.nvidia.com/blog/stormcast-generative-ai-weather-prediction/
全体として、StormCast モデルの登場は、AI 技術を使用した天気予測の分野で大きな進歩を示しており、今後も技術の継続的な改善と発展により、StormCast はより正確な天気予報を強力にサポートすると考えています。そしてより多くの人に利益をもたらします。