英誌「ネイチャー」は5日、ファーウェイクラウド「盤古」基盤モデル研究開発チームによる高分解能世界AI(人工知能)気象予報システムの研究成果を掲載した。この3Dニューラルネットワークに基づく気象予報システムの精度は従来の数値予報法を上回り、そして速度が1万倍以上に向上した。新華社が伝えた。
研究チームは地球座標システムに適応する3Dニューラルネットワークにより、複雑かつ不均等な3D気象データを処理する上、階層化時間領域重合プランを使用し予報の反復回数を減らすことで誤差を減らすという画期的な方法を考案した。チームのこの「3Dニューラルネットワークによる正確な中期世界気象予報」と題した研究記事によると、世界気象データでディープニューラルネットワークのトレーニングを行うことで、盤古気象基盤モデルは精度で従来の数値予報を上回っただけでなく、従来の方法より予報の速度を1万倍向上させ、秒単位の世界気象予報を提供できる。
「ネイチャー」の査読者は、「ファーウェイクラウドの盤古気象基盤モデルにより、人々は気象予報モデルの未来を見直すことになる。モデルの開放は同分野の発展を推進するだろう」と評価した。
現在、盤古気象基盤モデルの気象予報の結果には、ジオポテンシャル高度、湿度、風速、温度、海面気圧などが含まれ、気象研究の複数の細分されたシーンに直接用いることができる。(編集YF)
「人民網日本語版」2023年7月11日
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