Google Deepmindは、ハリケーン予測の主要なAIブレークスルーを発表します

Google Deepmindは、前例のない精度でハリケーンの経路と強度を予測するために設計された専門的な人工知能システムを開始しました。画期的な動きで、米国国立ハリケーンセンター（NHC）は、2025年シーズンの実験的AIの運用ワークフローに統合され始めます。連邦政府機関の最初のパートナーシップは、天気予報のための極めて重要な瞬間を示しています。AIツールは、命を脅かす嵐のための以前のより正確な警告を提供するための世界的な努力の研究概念から運用資産に卒業しています。 href=”https://deepmind.google/discover/blog/weather-lab-cyclone-predictions-with-ai/”ターゲット=”_ blank”> Weather Lab 。何十年もの間、予測者は、嵐の経路を予測できるモデル間のトレードオフと、その強度を予測しようとする別々の高解像度モデルに直面してきました。 Googleの新しいシステムは、両方の問題を同時に解決すると主張しています。これは、気象学の最も持続的な課題の1つを克服するための重要なステップです。従来の物理学ベースのモデルとともにガイダンスを使用します。潜在的な影響は大きなものです。より速く提供されるより信頼性の高い予測により、コミュニティは準備と避難するために重要な余分な時間または数日を与えることができます。新しい技術は、ますます不安定な気候の間に公共の安全に直接影響を与える可能性があります。法律

より良い予測を構築する競争は加速し、物理学ベースの数値モデルの確立された原則に対してAIの生の計算能力を捕まえます。 Googleの新しいシステムは、約1分でアンサンブル予測（50の可能なストームシナリオのセット）を生成できます。この速度は、従来のスーパーコンピューターシミュレーションよりも数桁速く、同様の結果を生み出すのに数時間かかる可能性があります。

この効率は重要な利点です。天気ケンブリッジ大学とMicrosoft Researchの研究。標準のデスクトップハードウェアでアクセスを民主化することを目的としています。

しかし、GoogleのGencastのようなAIモデルは多くのシナリオで優れた正確さを示していますが、まだ改善の余地があります。現在のAIシステムは、竜巻のような小規模なローカルイベントの予測に依然として苦労しており、風速などの特定のメトリックを予測するのに習熟していません。これは、モデルが履歴データでトレーニングされた本質的に強力なパターン認識システムであるためです。

この制限は、従来の物理ベースのモデルが不可欠なままである理由を強調しています。 これらの古いモデルは、「古いモデルが縛られているので、これらの古いモデルが縛られているので、これらの古いモデルが縛られているので、これらの古いモデルが縛られているので

これにより、Google自体を含むいくつかの人が Google Public Sector は、幅広い利点を提供することができます。ヘッドライン、NOAAのような政府機関は、小規模で専門化された企業とのパートナーシップを結成しています

提案された予算削減と大幅な人員不足がNOAAとその国立気象局（NWS）を悩ませています。状況は非常にひどく成長し、5人の元NWSディレクターがオープンレター潜在的な損失の潜在障害の警告<>ケンブリッジ大学の教授であるリチャード・ターナーにエコーされました。はい、これには大きな懸念があり、気候が本当に変化しているときに削減は非常に危険だと思います。」

この危機の現実に対処するために、代理店は現在急いでいます。 2025年1月以来約550人の従業員を失った後、しかし、内側の多くの人にとって、それは少なすぎるかもしれません、遅すぎるかもしれません。

一部の予測オフィスは、気象学者の人員配置があると伝えられていますフロリダのような重要な地域で30％ダウン。 NHCの元支部チーフであるジェームズ・フランクリン

このパラドックスは、天候の予測の現在の瞬間を定義します。 Google/NHCのパートナーシップは、ハリケーンOTISに関するモデルの印象的な遡及的パフォーマンスによって例示される自然の最も破壊的な嵐を予測する技術的能力における記念碑的な飛躍を表しています。イリノイ大学の財務教授であるTatyana Deryuginaとして、