より正確な月次天気予報を実現する Microsoft Start の新しい AI とは何ですか?
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キーノート
- Microsoft Start は、天気予報用の AI モデルを研究しており、より正確な 30 日間の予測につながる可能性があります。
- 彼らの AI アンサンブルは短期予測において従来の方法を上回り、精度の向上が期待できることが示されています。
- AI モデルはより高速かつ効率的に動作するため、より頻繁なシミュレーションとより優れた確率的予測が可能になります。
Microsoft の気象チームの調査によると、AI モデルには、特に短期間の天気予報を改善する大きな可能性があることが示されています。これは先月、Microsoft Start の新しい Weather Trends ページが開始された後のことです。 過去の気象データの提供.
彼らの研究では、膨大な気象データセットでトレーニングされた 5 つの AI モデルを、欧州中期予報センター (ECMWF) の現在の最先端システムと比較しました。
その結果、Microsoft の AI は、最初の 17 週間の気温予測において ECMWF を XNUMX% 上回ったことがわかりました。この改善は、気象データ内の複雑なパターンを識別する AI の能力によるもので、より正確な短期予報につながります。
これらの AI モデルは、従来の方法と比較してはるかに効率的に動作します。どうやって？計算要件が軽減されることで、より頻繁なシミュレーションが可能になり、固有の気象の不確実性をより適切に考慮した、より有用な確率的予測が可能になります。
AI は短期的な予測に優れていますが、この研究では、ガラスが常に緑色であるわけではないことも示しています。それを ECMWF のアンサンブルのような確立された予測手法と組み合わせる価値があります。このハイブリッド テイクでは、最も正確な長期予測 (最長 1 か月) が得られます。
使用するモデルに関係なく、特定の場所の天気の固有の予測可能性が、予測の精度を決定する上で依然として重要な要素であることに注意することが重要です。
全体として、Microsoft の研究は、AI によって、特に長期間の精度、速度、効率が向上するバグの可能性を提供することで、天気予報の進歩への道を切り開いています。これは、農業や航空から災害対策に至るまで、気象予測に大きく依存しているさまざまな分野に恩恵をもたらす可能性があります。
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