【プレスリリース】機械学習による世界の気候パターンの分類に成功 ー30年間の気候データを画像化して深層学習で識別ー | 日本の研究.com

当サイトで紹介しているプレスリリースの多くは、単に論文による最新の実験や分析等の成果報告に過ぎませんので、ご注意ください。 詳細 概要世界の気候を理解しパターン化することは、気候変動の影響が懸念される現代において特に重要なことですが、物理学の法則にのっとって現象を理解しようとするボトムアップ型の研究では限界がありました。気候という現象に影響を与える要素は無数にあり、またカオス的な挙動を引き起こすあまたのフィードバックが存在するからです。これらの要素のすべてを明⽰的な数式で表現することは困難です。そこで、京都⼤学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授、学際融合教育研究推進センターの⼤庭ゆりか特定助教らの研究グループは、ブラックボックスであるディープラーニングの特徴を逆⼿に取り、トップダウン型の研究を⾏うことで、気候をつかさどる物理現象の数式を⽤いずに、気候パターンの分類に成功しました