Googleのニューラルネットワークを用いた短期気象予報モデルを作成

あるAnonymous Coward 曰く、

スーパーコンピューターでの気象予報は、気象予報の精度向上に貢献している。その一方で膨大なデータを処理するため、精度の向上が予測時間とトレードオフになっている部分もあるらしい。1週間先の予報には向いても、短期的な予報には適していないという。そこでGoogleのチームは、レーダーデータのみから短期的かつ局所的な気象を予測するシステムを開発したそうだ。

従来の天気予報モデルの実行には、1〜3時間かかるとされるが、Googleの開発したシステムはわずか5~10分で1km解像度の予報を生成できるという。このシステムでは物理学を使わず圧力、温度、湿度などの大気変数をシミュレートしない。その代わりとして畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のU-Netを使用し、気象パターンの認識をトレーニングさせているとしている。そして入力データから今後0~6時間の予測を行うとしている（ArsTechnica、Techable、Slashdot）。