物理学とAIを組み合わせて降雨予測を改善する

地球物理学研究レターの最新号に掲載された研究結果によると、AI時代では、純粋にデータ駆動型の気象・気候モデルが徐々に従来の数値モデルに追いつき、さらにはそれを上回りつつあるという。しかし、現在のディープラーニング モデルには依然として大きな課題が残っており、降雨量を含む複雑な気象や気候現象を予測する能力が妨げられています。

研究者たちは、物理学、大気力学、ディープラーニングモデルを組み合わせた、これらの課題に対処するための新しいアプローチを提案しました。

チームは、IAP が開発した新しい地球システム科学デジタルシミュレーション施設である EarthLab を使用して、データと計算能力を活用し、数値モデルの降雨量予測スキルを向上させました。彼らは、グラフ ネットワークを通じて物理変数を結合し、物理的な制約を提供して降雨予測の精度を向上させることに重点を置いています。

AI時代において、物理学とさまざまなアプローチや視点を組み合わせることは大きな課題だと研究チームは述べた。