Google は最近、革新的な新しい大気循環モデル NeuralGCM をリリースしました。このモデルの計算効率は、従来の物理モデルよりも驚くべき 10 万倍です。この画期的な進歩は、過去 25 年間のハイパフォーマンス コンピューティングの総進歩に相当します。これは、気候変動予測が新しい時代の到来を意味し、科学者は将来の天気をより迅速かつ正確に予測し、干ばつなどの異常気象の発生確率など、世界中のさまざまな地域に対する気候変動の影響を詳しく調査できるようになります。そして洪水と激しさ。
最近、Google は天気予報の分野で驚くべき進歩を遂げました。彼らは、NeuralGCM と呼ばれる新しい大気大循環モデルを開発しました。このモデルの計算効率は、従来の物理モデルよりも完全に 10 万倍高く、これは過去 25 年間の高性能コンピューティングの進歩に相当します。
Google CEOはソーシャルメディアで結果を発表し、NeuralGCMが科学者に新しい気候変動予測ツールを提供するだろうと指摘した。これは、研究者が、地球の気温が急激に上昇しているときに、どの地域が長期的な干ばつに見舞われる可能性があるか、沿岸地域での洪水のリスクがあるかなど、さまざまな地域に対する気候変動の影響を理解するのに役立ちます。
従来の天気予報モデルは通常、物理法則に基づいており、地球を一辺の長さが 50 ～ 100 キロメートルの立方体に分割し、これらの地域の天気の変化を計算します。しかし、この方法は大規模すぎるため、多くの重要な気候プロセスが無視されます。これとは異なり、NeuralGCM はニューラル ネットワークを使用して既存のデータから小規模な気象現象の物理原理を学習し、シミュレーションの精度を大幅に向上させます。
NeuralGCM は 1979 年から 2019 年までの気象データでトレーニングされ、2 ～ 15 日以内に既存の最先端の物理モデルを超える天気予報精度を実証しました。気候予測に関しても、NeuralGCM のパフォーマンスは非常に優れており、特に気温予測においては、その誤差は従来のモデルのわずか 3 分の 1 です。
さらに、NeuralGCM は実行速度と計算コストの点で非常に効率的であり、従来のモデルと比較して 3,500 倍高速であり、計算コストは通常のコンピュータのみで実行できます。
NeuralGCM の開始は、気候モデリングの分野における大きな進歩を示し、将来の天気予報に新たな可能性をもたらすだけでなく、気候変動に関する研究をより強力にサポートします。
論文アドレス：https://t.co/zyXhW8deko
ハイライト:
? NeuralGCM モデルの計算効率は従来の物理モデルよりも 100,000 倍高く、22 日間の天気を 30 秒でシミュレートできます。
NeuralGCM の精度は、2 ～ 15 日の範囲の天気予報において既存の最先端モデルを上回ります。
? 計算コストは従来モデルに比べて 10 万分の 1 であり、通常のコンピュータを使用して効率的に実行できます。
NeuralGCM の出現により、気候予測と天気予報に前例のない効率と精度がもたらされ、気候変動に対処するための強力なツールが提供され、将来的にはより正確な気候予測とより効果的な対応戦略が示されます。