【論文解説】GraphCast：GNNで気象予報（概要編） - Qiita
概要 本記事では2022年12月に公開された論文「GraphCast: Learning skillful medium-range global weather forecasting」の概要を解説します。 GraphCastは気象予報を行う機械学習ベースのモデルであり、2023年11月にGoogle Deepmindから以下のような記事が出され各所で話題を集めました。 簡単に言うと この論文の内容を、落合陽一先生のフォーマットで簡単にまとめます。 どんなもの？ GNN（グラフニューラルネットワーク）を使った全球中期気象予報モデル。10日間の全球気象予報を高解像度で迅速に行うことができる。1380の評価対象変数のうち90％の変数で、ECMWFの数値予報モデル（HRES）の精度を上回った。 先行研究と比べてどこがすごい？ 数値予報モデルと比べて... 数値予報モデルベースの予報では、計算量
Googleが洪水を1週間前に予測し世界80カ国4億6000万人を水害から救えるAIを発表
世界では、総人口の2割に相当する約15億人が洪水による重大な被害のリスクにさらされており、洪水が世界経済にもたらす損害は年間約500億ドル(約7兆5000億円)にのぼると見積もられています。事前の予測が困難な洪水の発生を、最大7日前に早期警告することが可能なGoogleのAI研究が、学術雑誌・Natureに掲載されました。 Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-07145-1 How Google uses AI to improve global flood forecasting https://blog.google/technology/ai/google-ai-global-flood-foreca
人類の抱える2大課題、、実魂電才（物魂電才2） - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
出雲・稲佐の浜（令和5年 神在月） Inasa-no Hama (Inasa Beach) in Izumo, Japan during Kami Ari Zuki (The Month of the Gods' Presence) in 2023. 1.4/50 Summilux ASPH, LEICA M (Typ 240) もうかれこれ4~5か月前、旧知である新メディア"Pivot"の佐々木紀彦さんと竹下隆一郎さんから熱烈なご相談があり、9 quesitonsという番組に出たことがあった。70分1本勝負で一気に収録したが、そこで僕が言ったことの一つは「みんなAIの話ばかりをしすぎている。人類にとって大きな２つの課題があり、それをこそ解決すべきであり、AIだとかデータはそのためのツールとして使うべきだ」という話だった*1。 - その二つの課題とは「人類と地球との共存」と「人口調整局面の
IBMが気象ビジネスに本気で参入したワケ
日本IBMが今年3月から、企業向けに気象予測サービスを開始した。必要に応じて、異常気象などによる事業リスクを引き下げたり、天候を味方につけて売り上げアップにつなげる方法などもコンサルティングしたりするという。 IT業界の巨人である「IBM」が今、なぜ「気象ビジネス」を手掛けるのか。不思議な取り合わせの理由を探しに、日本IBMの本社（東京・中央）を訪ねた。 「メディアの方をお通しするのは『本邦初』です」（広報担当者）。そう言われて案内されたのは、本社ビルの16階にある1室。「アジア・太平洋気象予報センター」と呼ばれるその部屋には、モニターがずらりと並んでいた。各画面には、世界各地の気象情報や気象予測データが色とりどりのグラフィックで表示されている。IBMが日本で展開する気象ビジネスの中核となるセクションだ。 数人の気象予報士が3交代で24時間365日常駐し、予測データに異常がないかをチェック
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グーグル、12時間先まで5分刻みで降雨予測する「Google ナウキャスト」
AIが作る天気予報のニュース原稿は実用に耐えうるか
ニコニコ動画（Re:仮）
http://business.newsln.jp/news/201607121823210000.html