機械学習で従来の3500倍以上高速かつコストが10万分の1に抑えられる気象予測モデル「NeuralGCM」をGoogle Researchが公開
Googleの研究部門であるGoogle Researchが、地球の大気をシミュレートする機械学習モデル「NeuralGCM」を開発したことを発表しました。
このモデルは、従来の物理ベースのモデリングと機械学習を組み合わせることで、シミュレーションの精度と効率を向上させており、2～15日間の天気予報において従来のモデルよりも正確な結果を出し、過去40年間の気温をより正確に再現することができます。
Fast, accurate climate modeling with NeuralGCM
https://research.google/blog/fast-accurate-climate-modeling-with-neuralgcm/ （以下略、続きはソースでご確認ください）
Gigazine 2024年07月24日 20時00分
https://gigazine.net/news/20240724-google-research-neuralgcm/ >>1 学習してるんだから再現するのは当たり前
ちゃんと過去にない天気を学習から除外してみてそれを予測して採点するとかやってるのか？
天気なんてけっこう似てる天気あるから学習から除外する基準とか難しそうだし
>>5 ナビエ・ストークス方程式は解析的に解けないので過去の事例を外挿したほうが手っ取り早い
問題は現実に存在する熱力学的な負のフィードバックが考慮されないので未来予測に使おうとすると容易に発散する
人為的温暖化予測みたいにな
Gigazineを見ると凄そうな技術が並んでいるから、そのうち天気予報が当たるようになるかも
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カオス理論により人工知能でも「予測不可能」って言うのが正解じゃね？
生成AIにはロジックが無いからな…なんとなく、ふんわり分かるんやろな
機械学習の結果をシミュレーション呼ぶべきじゃない。
「予測」と呼んで本来の物理シミュレーションと区別すべきだ。
気象予報士の経験から来る予想をシミュレーションとは呼ばんだろ。
今日も晴れだから明日も晴れ
去年も暖冬だから今年も暖冬
これが精度の高い予測の方法
AI「クソ真面目に計算しなくても上手いこと端折れるやり方めっけた！！人類アーホッww
天気予報サイトによって、予報が真逆のことがしばしばあるんだが
その上、的中率はどのサイトも同じくらい
まあ、晴か曇りか雨か雪のどれかと思っていれば、99％当る
まずはその天気予報公開しろよ
その天気予報が本当に正解しまくりなんだったら信用してやるが
自分で当たる当たる言ってる天気予報で本当に当たってる天気予報見た事ない
ウエザニュースしかり
あと5分で雨がやみます
3分後あと10分で雨がやみます
10分後あと20分で雨がやみます
結局30分以上降ってるにわか雨とか殺意湧くからな
デスクトップのGPU付きパソコンで、気象庁のスパコンを凌ぐ信頼度の計算ができれば、
たすかるな。問題は観測データーを集めて入れるところだろうかね。
大気の運動方程式や海流運動、熱の出入りを考慮せずに、
単に過去何十年間の1時間おきの観測値のデータ（気圧配置や等温線、天候など）
を時系列として入れて学習用の教師データとして、時系列に向いたニューラルネット
をどこかでトレーニングすれば、そのトレーニング結果を基にして、
現在観測されているデーターを入れると、1時間後の、2時間後の、。。。が予測できる
というわけか。しかし長期的なトレンドの変化を取り込むためにはまた一工夫必要だ
（たとえばだんだんと温暖化している傾向があるなら、そのようなモデルにしないと
今からのデータに対しては予測に偏りが生じて実際よりも温暖化じゃない方向に
系統的にずれることになるだろう）。
Googleが全Androidから気象情報をセンシングする未来
偏微分方程式を解くのに、数値計算の安定性のために陽解法ではなくて陰解法を使わざるを
得ないことがある。特に大きなステップサイズで計算する場合には陽解法は使えなかったり
するからだ。しかし陰解法は連立1次方程式を毎回解いて1ステップずつ進むので、計算量
とメモリの使用量が膨大になる点が難点。そこで、陰解法の計算で連立1次方程式を
解かずに済ませる方法として、予測子修正子方が考えられるが、予測子に陽解法を使う
のでは、やはり大きなステップサイズをとることができなかったりする。では予測子と
して機械学習による予測値を用いたらどうだろうかということになる。
今時の全球モデルは10kmメッシュ程度なのに、論文見たらwith 140-kilometre resolutionとか、何の意味もねーじゃん
>>5 過飽和状態の水蒸気がどう凝結するかとかは、えいやでやってるらしい
>>6 数値的に解くのがコンピュータなのに、すげー馬鹿
>>25 そういう話じゃねーだろ
>>28 過飽和等のパラメトリゼーションに機械学習を使うって話だからそう言ってるわけな
なのに、予測子修正子法で予測子求めるのに機械学習って、何だそれ？
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