気象モデル、従来の予測と比較して速度と精度で高い性能を示す
中国、深セン、2023年7月7日 /PRNewswire/ -- HUAWEI CLOUDは、画期的なPangu Weather AIモデルに関する論文が、世界トップクラスの科学雑誌である『ネイチャー』誌に掲載されたと発表しました。
ネイチャー・インデックスによると、中国のテクノロジー企業の社員がネイチャー誌の論文の単独著者となったのは初めてのことだといいます。 この論文は、43年間のデータを使った深層学習に基づく、正確で精度の高いグローバルAI天気予報システムの開発方法を説明したもので、2023年7月5日に権威ある学術誌に掲載されました。
Pangu-Weatherは、従来の数値天気予報手法よりも高い精度を実証した初のAI予測モデルです。 このモデルによって予測速度が1万倍向上し、世界の気象予測時間はわずか数秒に短縮されました。 『3Dニューラルネットワークによる中期間の正確な全天候予測』と題された論文では、これらの能力を独自に検証しています。
Pangu-Weatherは、AIによる天気予報の精度が従来の数値予報に劣るというこれまでの前提を覆すものです。 HUAWEI CLOUDチームが開発したこのモデルは、従来の数値予測手法よりも高い精度を持つ初のAI予測モデルです。
過去30年間の演算能力の急速な発展により、数値天気予報の精度は飛躍的に向上し、極端な災害警報や気候変動予測を提供できるようになりました。 しかし、この方法は依然として比較的時間がかかります。 予測速度を向上させるため、研究者たちは深層学習手法を模索してきました。 ただ、AIによる中長期予報の精度は、数値予報に劣ったままです。 AIは、台風のような異常気象を予測できないことがほとんどです。
毎年、世界中で約80の台風が発生しています。 中国危機管理部の数字によれば、2022年、中国だけでも直接的な台風による経済損失は54億2000万元でした。 警報が早く発せられれば、十分な備えをすることができます。
AI気象予報モデルは、その速さゆえに魅力的ではありますが、次の2つの理由から精度に欠けていました。 第一に、既存のAI気象予報モデルは2次元ニューラルネットワークに基づいており、凹凸のある3次元気象データをうまく処理できません。 第二に、中期間の気象予報はモデルが何度も呼び出されると、累積予報にエラーが生じます。
Pangu-Weatherによるこれらの課題への対応
科学実験において、Pangu-Weatherモデルは、1時間～7日間の予測において、従来の数値予測手法と比較して高い精度を示し、予測速度は10,000倍向上しました。 このモデルは、湿度、風速、気温、海面気圧などの細かな気象特徴を数秒で正確に予測することができます。
このモデルは、複雑で不均一な3次元気象データを処理するために、3次元地球固有変換器（3DEST）アーキテクチャを使用しています。 階層的、時間的、集約的な戦略を用いて、モデルは1時間、3時間、6時間、24時間の異なる予測期間で学習しました。 その結果、特定の時刻の気象状態を予測するための反復回数を最小化し、誤った予測を減らすことができました。
特定の時間間隔のモデルを訓練するために、研究者たちは1979～2021年までの気象データの1時間ごとのサンプルを使って100エポック（サイクル）の訓練を行いました。 その結果得られた各サブモデルは、192枚のV100グラフィックカードで16日間の学習が必要でした。 Pangu-Weatherモデルは、V100グラフィックカード上で、24時間の全天候予測をわずか1.4秒で完了できるようになり、従来の数値予測に比べて10,000倍も改善されました。
HUAWEI CLOUD AIチームがなぜ気象予測に焦点を当てたのかについて、HUAWEI CLOUD AI分野のチーフサイエンティストでIEEEフェロー、国際ユーラシア科学アカデミーの科学者であるTian Qi博士は、「気象予測は科学計算の分野で最も重要なシナリオの1つです。気象予測は非常に複雑なシステムですが、数学的・物理的知識のあらゆる側面を取り入れるすることは困難だからです。 ですから、私たちの研究が『ネイチャー』誌に認められたことを嬉しく思います。 AIモデルは、膨大なデータから大気の進化に関する統計的法則を掘り起こすことができます。 現在のところ、Pangu-Weatherは主に予報システムの作業を完了しており、その主な能力は大気の状態の変化を予測することです。 我々の最終的な目標は、AI技術を用いて次世代の天気予報フレームワークを構築し、既存の予報システムを強化することです。」
HUAWEI CLOUDによる研究の意義と質について、ネイチャーの学術評論家は、Pangu-Weatherはダウンロードと実行が非常に簡単であるだけでなく、デスクトップコンピュータでも素早く実行できると説明しました。 つまり、気象コミュニティの誰もが、思いのままにこれらのモデルを実行し、テストできるようになったということです。 コミュニティにとっては、モデルが特定の現象をどの程度予測できるかを探る絶好の機会です。 これはこの分野の進歩に役立つでしょう。 また、別の査読者は、結果そのものがこれまでの結果を大きく超えるものだと述べています。 この研究は、予測モデルが将来どのようなものになるかを人々に再評価させることになるでしょう。
2023年5月、台風マワールは今年最強の熱帯低気圧として世界の注目を集めました。 中国気象局（China Meteorological Administration）によると、Pangu-Weatherは、台風マワールが台湾東部海域で進路を変える5日前に、その進路を正確に予測することができました。
また、AI気象予報モデルを継続的に改善するためには、安定したクラウド環境、作業スイート、それに対応するO&Mも必須となります。
中国、深セン、2023年7月7日 /PRNewswire/ -- HUAWEI CLOUDは、画期的なPangu Weather AIモデルに関する論文が、世界トップクラスの科学雑誌である『ネイチャー』誌に掲載されたと発表しました。
ネイチャー・インデックスによると、中国のテクノロジー企業の社員がネイチャー誌の論文の単独著者となったのは初めてのことだといいます。 この論文は、43年間のデータを使った深層学習に基づく、正確で精度の高いグローバルAI天気予報システムの開発方法を説明したもので、2023年7月5日に権威ある学術誌に掲載されました。
Pangu-Weatherは、従来の数値天気予報手法よりも高い精度を実証した初のAI予測モデルです。 このモデルによって予測速度が1万倍向上し、世界の気象予測時間はわずか数秒に短縮されました。 『3Dニューラルネットワークによる中期間の正確な全天候予測』と題された論文では、これらの能力を独自に検証しています。
Pangu-Weatherは、AIによる天気予報の精度が従来の数値予報に劣るというこれまでの前提を覆すものです。 HUAWEI CLOUDチームが開発したこのモデルは、従来の数値予測手法よりも高い精度を持つ初のAI予測モデルです。
過去30年間の演算能力の急速な発展により、数値天気予報の精度は飛躍的に向上し、極端な災害警報や気候変動予測を提供できるようになりました。 しかし、この方法は依然として比較的時間がかかります。 予測速度を向上させるため、研究者たちは深層学習手法を模索してきました。 ただ、AIによる中長期予報の精度は、数値予報に劣ったままです。 AIは、台風のような異常気象を予測できないことがほとんどです。
毎年、世界中で約80の台風が発生しています。 中国危機管理部の数字によれば、2022年、中国だけでも直接的な台風による経済損失は54億2000万元でした。 警報が早く発せられれば、十分な備えをすることができます。
AI気象予報モデルは、その速さゆえに魅力的ではありますが、次の2つの理由から精度に欠けていました。 第一に、既存のAI気象予報モデルは2次元ニューラルネットワークに基づいており、凹凸のある3次元気象データをうまく処理できません。 第二に、中期間の気象予報はモデルが何度も呼び出されると、累積予報にエラーが生じます。
Pangu-Weatherによるこれらの課題への対応
科学実験において、Pangu-Weatherモデルは、1時間～7日間の予測において、従来の数値予測手法と比較して高い精度を示し、予測速度は10,000倍向上しました。 このモデルは、湿度、風速、気温、海面気圧などの細かな気象特徴を数秒で正確に予測することができます。
このモデルは、複雑で不均一な3次元気象データを処理するために、3次元地球固有変換器（3DEST）アーキテクチャを使用しています。 階層的、時間的、集約的な戦略を用いて、モデルは1時間、3時間、6時間、24時間の異なる予測期間で学習しました。 その結果、特定の時刻の気象状態を予測するための反復回数を最小化し、誤った予測を減らすことができました。
特定の時間間隔のモデルを訓練するために、研究者たちは1979～2021年までの気象データの1時間ごとのサンプルを使って100エポック（サイクル）の訓練を行いました。 その結果得られた各サブモデルは、192枚のV100グラフィックカードで16日間の学習が必要でした。 Pangu-Weatherモデルは、V100グラフィックカード上で、24時間の全天候予測をわずか1.4秒で完了できるようになり、従来の数値予測に比べて10,000倍も改善されました。
HUAWEI CLOUD AIチームがなぜ気象予測に焦点を当てたのかについて、HUAWEI CLOUD AI分野のチーフサイエンティストでIEEEフェロー、国際ユーラシア科学アカデミーの科学者であるTian Qi博士は、「気象予測は科学計算の分野で最も重要なシナリオの1つです。気象予測は非常に複雑なシステムですが、数学的・物理的知識のあらゆる側面を取り入れるすることは困難だからです。 ですから、私たちの研究が『ネイチャー』誌に認められたことを嬉しく思います。 AIモデルは、膨大なデータから大気の進化に関する統計的法則を掘り起こすことができます。 現在のところ、Pangu-Weatherは主に予報システムの作業を完了しており、その主な能力は大気の状態の変化を予測することです。 我々の最終的な目標は、AI技術を用いて次世代の天気予報フレームワークを構築し、既存の予報システムを強化することです。」
HUAWEI CLOUDによる研究の意義と質について、ネイチャーの学術評論家は、Pangu-Weatherはダウンロードと実行が非常に簡単であるだけでなく、デスクトップコンピュータでも素早く実行できると説明しました。 つまり、気象コミュニティの誰もが、思いのままにこれらのモデルを実行し、テストできるようになったということです。 コミュニティにとっては、モデルが特定の現象をどの程度予測できるかを探る絶好の機会です。 これはこの分野の進歩に役立つでしょう。 また、別の査読者は、結果そのものがこれまでの結果を大きく超えるものだと述べています。 この研究は、予測モデルが将来どのようなものになるかを人々に再評価させることになるでしょう。
2023年5月、台風マワールは今年最強の熱帯低気圧として世界の注目を集めました。 中国気象局（China Meteorological Administration）によると、Pangu-Weatherは、台風マワールが台湾東部海域で進路を変える5日前に、その進路を正確に予測することができました。
また、AI気象予報モデルを継続的に改善するためには、安定したクラウド環境、作業スイート、それに対応するO&Mも必須となります。
