機械学習で従来の3500倍以上高速かつコストが10万分の1に抑えられる気象予測モデル「NeuralGCM」をGoogle Researchが公開
Googleの研究部門であるGoogle Researchが、地球の大気をシミュレートする機械学習モデル「NeuralGCM」を開発したことを発表しました。このモデルは、従来の物理ベースのモデリングと機械学習を組み合わせることで、シミュレーションの精度と効率を向上させており、2〜15日間の天気予報において従来のモデルよりも正確な結果を出し、過去40年間の気温をより正確に再現することができます。 Fast, accurate climate modeling with NeuralGCM https://research.google/blog/fast-accurate-climate-modeling-with-neuralgcm/ Google AI predicts long-term climate trends and weather — in minutes https://w
Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果
Google DeepMindのAI気象予測モデル「GraphCast」、従来予報を大きく上回る性能との研究結果 Google DeepMindは、「Graph Neural Network」（GNN）採用の気象AIモデル「GraphCast」をオープンソースで公開した。欧州中期天気予報センターのデータでトレーニングされており、向こう10日間の気象予測を約1分で生成する。 米Google DeepMindは11月14日（現地時間）、「前例のない精度で中期天気予報を行うことができる」と謳う気象AIモデル「GraphCast」を発表した。 同日に科学雑誌「Science」に掲載された論文によると、世界の気象状況を最大10日前まで予測する場合、GraphCastは気象シミュレーションシステム「欧州中期天気予報センター」（ECMWF）の「高解像度予報」（HRES）より正確かつ迅速だったという。 異
『あつまれ どうぶつの森』非公式の気象予測ツール「MeteoNook」が少し特殊ながら便利。虹やオーロラ、流星群が出現するタイミングを秒刻みにチェックできるツール - AUTOMATON
ホーム ニュース 『あつまれ どうぶつの森』非公式の気象予測ツール「MeteoNook」が少し特殊ながら便利。虹やオーロラ、流星群が出現するタイミングを秒刻みにチェックできるツール 全記事ニュース
気象予測にAIと従来の物理学的手法のどちらが最も効果的かについては、気象や気候の専門家の間でも意見が分かれている。グーグルの研究者は、両者を組みわせることで、より低コストで正確な予測ができるシステムを発表した。 by James O'Donnell2024.07.24 15 この記事の3つのポイント グーグルが機械学習と従来手法を組み合わせた新たな気象予測モデルを構築 従来モデルよりも少ない計算能力で迅速に高品質な予測が可能 異常気象リスクの長期的モデリングへの使用が期待されている summarized by Claude 3 グーグルの研究者は、機械学習と従来の手法を組み合わせた新たな気象予測モデルを構築した。これにより、現在よりも遥かに安い費用で正確な予報が得られるようになる可能性がある。 「ニューラルGCM（NeuralGCM）」と呼ばれるこのモデルは、7月22日付けのネイチャー（N
2年先の気象予測 日本気象協会が業界初
Google DeepMindの気象予測AI「GraphCast」、1分で前例ない精度の10日間予報を出力 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 Google DeepMindは、機械学習ベースの気象予測プログラム「GraphCast」が、中期予報においてこれまでの一般的な気象予測手法よりも高い精度を示したとする論文を、科学誌Scienceに発表しました。 GraphCastは、地球全体を緯度経度それぞれ0.25度ごとにり、100万以上の区画それぞれについて気温、風速風向、平均海面気圧など5つの地表面変数と、比湿、風速風向、気温を含む6るの大気変数を、37段階の高度ごとに予測します。そして、その精度は、世界で最も優れるとされるヨーロッパ中期予報センター（ECMWF）の気象予測システムを上回るとDeepMindは報告しています。 GraphCastの入力
Microsoftは2023年1月25日、気象予測ディープラーニングモデル「ClimaX」を発表した。 ClimaXは、複数の時空間解像度で多くの気象変数にまたがるいくつかの異種データセットを使用してトレーニングされた。事前学習で見られなかった大気変数や時空間粒度を含む、さまざまな気候・気象タスクに対応できるという。MicrosoftはこのClimaXをオープンソース化し、GitHub上で公開した。トレーニング済みのモデルチェックポイントファイルは、ClimaXのWebサイトからダウンロードできる。 関連記事 「Chrome 113」β版で「WebGPU」が利用可能に JavaScriptの負荷軽減、機械学習モデル推論を3倍以上改善 Webブラウザ「Chrome 113」のβ版で、新しいWebグラフィックスAPI「WebGPU」が利用可能になった。 GLUE：英語用の一般言語理解評価ベンチ
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グーグルが気象予測で新モデル、機械学習と物理学を統合
誰でも利用可能な気象予測モデル「ClimaX」をMicrosoftが公開 何がすごいのか