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猎雲網
4月22日、記者は、アリ・ダモ研究所と南京情報工程大学、国家気候センターなどが共同で開催した業界初のAI気候予測大会で、いくつかの画期的な結果が出て、世界中から集まった13チームがネイチャーモデルを上回る性能を達成したことを知りました。 AIによる予測では、今後2年間、世界の気候は安定しており、エルニーニョなどの異常な気候現象が発生する確率は低い、ということです。 今年の長江流域では、暖冬に加えて、夏に洪水が発生する可能性が低いと言われています。
エルニーニョ・ラニーニャ現象は、地球上で最も強く、最も重要な年周期の気候シグナルであり、しばしば洪水、干ばつ、高温、吹雪などの極端な災害を引き起こすため、正確な予測が予防の鍵となっています。 この2年間で、業界は従来の力学系予測からAIアルゴリズム予測の模索へと徐々に移行し始めています。2019年、南京情報工程大学の羅景嘉教授らがNatureに発表した論文では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルを提案し、エルニーニョENSOの予測時期を1年未満から1年半へと進め、約80％の精度を達成しました。その予測は、6か月以上の Nino3.4指数の予測、最高の国際電力予測システムよりも優れている。
AI気候予測コンペティションでは、さらに一歩進んで、最大2年間のエルニーニョの経年的な予測を探り、新しいAIアルゴリズムを活用しました。 コンテストには国内外から2,849チームが参加し、13チームがAIアルゴリズムモデルを開発して、Nature論文モデルのスコア39.2を上回りました。これは、オリジナルモデルよりも長周期で正確なエルニーニョ予測を意味します。
西安交通大学のWei-Guang Sang氏が率いるチームが優勝しました。 彼らは、新しい分離型時空間抽出モデルを用い、CNNとTCNの手法を交互に用いることで、時空間の特徴を抽出し、パラメータの数とオーバーフィッティングのリスクをより効果的に削減しました。 Wei-Kuang Sang氏は記者団に対し、「ENSOを2年間予測することは非常に難しい。 私たちが採用した新しい手法は、異なるデータセットでのパフォーマンスにおいて、より優れたロバスト性を備えたトップ3にランクインしています。”
また、参加チームが開発したAIは、今後2年間の世界の気候を予測しました。 その結果、今後2年間はNINO3.4指数の変動が小さい（基準値0.5℃を超える月が連続5回以上ない）ため、エルニーニョやラニーニャが発生しない可能性が高く、世界的にも珍しい2年間の気候安定期を迎える可能性があり、今夏は長江流域で洪水が発生する可能性が低く、全国的に暖冬になることも予測されています。
国家科学技術最高賞の受賞者であり、中国科学院のメンバーでもある曾慶群氏は、その場で「人工知能と大気科学の組み合わせは有望である」と指摘し、今後の研究者が大気科学の法則や手法とAIをよりよく組み合わせ、あえて世界のために、世界初の最高の人工知能を作ることを期待しました。
中国科学院の王輝軍氏は、近年の地球規模の気候異変がもたらす災害の頻発により、研究者は新しい技術や視点からのブレイクスルーを求めていると述べています。 人工知能は、気象科学に新たな機会をもたらしており、特に、地球規模や地域の気象データの取得・利用、異常気象や災害の予測・予報など、非常に有望な応用が期待されています。
国家海洋環境予測センターの副所長であるLing Tiejun氏は、”海洋予測・予報の分野では、科学的・理論的にまだ十分に解決されていない問題が多くあり、AIはこれらの問題を解決するための重要な手段です。” と述べています。 それによると、今回のコンペで生まれた新しいAIアルゴリズムは、国立気候センターや国立海洋環境予測センターなどで使用され、将来の異常気象に対する早期警報情報を提供することになるという。
世界気象機関（WMO）の事務局長であるペティル・タラスは、今回のコンテストを祝して、AIは地球の早期警報システムやマルチハザード警報サービスの基本的なアプローチとなっており、その革新と応用は、WMOとそのメンバーが持続可能な開発目標を達成し、将来の科学的課題に取り組むための最も重要な分野の一つであると述べました。
ダルマ研究所は、昨年の杭州雲旗会議で、空・地上のマルチソースデータの正確な分析プラットフォーム「AI Earth」を発表しました。このプラットフォームは、短距離接近型の気象予測機能を実現し、1kmグリッド空間の降水情報を3時間以内に予測します。 ダーマ・インスティテュートのヴィジュアル・インテリジェンス・ラボの責任者である徐穎輝氏は、今後、AI技術を用いた中長期的な天気予報をさらに探求していくと述べています。
