NASA、熱帯低気圧の進行を高精度で予測する AI システムの開発に成功

熱帯低気圧（低気圧中心、強風、大雨をもたらす螺旋状雷雲構造を特徴とする急速に回転する暴風体系）の挙動はますます複雑化しており、近年、地球規模の気候の影響により極めて予測不可能な変化を遂げています。変化。このため、水文気象センターは熱帯低気圧の発達を予測する上で大きな課題に直面しています。

実際、気象学者は常に嵐の方向を予測することに非常に優れています。しかし、嵐がいつ強まるかを計算して予測することははるかに困難です。気象学者は、熱帯低気圧の内部で起こっている実際の状況だけでなく、海水の温さ、気圧などの外部の影響についても正確な情報を得る必要があります。

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このような複雑なタスクには、コンピューター システム、通常は人工知能 (AI) の大きな助けが必要です。NASA が開発した新しい機械学習モデルにより、熱帯低気圧の発達予測の精度が大幅に向上し、当局がそれに応じた計画を立てるのに役立ち、人々の生命と財産の安全を確保できます。

この AI モデルは、米国南カリフォルニアにある NASA のジェット推進研究所の科学者によって、世界中の熱帯低気圧システムに関連する衛星データの長年の検索と合成を経て開発されました。

基本的に、科学者たちは、熱帯低気圧がさらに激化するという 3 つの比較的明確な兆候を発見しました。嵐の中心の雲に存在する水氷の量と、嵐の目から流れ出る空気の温度。次にチームは、IBM Watson Studio を使用して、これらすべての要因を分析するモデルと、危険な熱帯の気象パターンの監視を専門とする政府機関である米国国立ハリケーン センターによって収集されたデータを構築しました。

研究者らは、1998年から2008年にかけて米国を襲ったハリケーンの場合、嵐が急速に激化する時期（通常、風速が24時間以内に時速56km以上増加した場合に発生する）を検出できるように機械学習モデルをトレーニングした。その後、2009 年から 2014 年に米国を襲ったハリケーンに関する別のデータセットでテストを続けました。最後に、研究チームは AI システムの予測を国立ハリケーン センターによって得られた結果と比較しました。

1985 年から 2005 年までの地球上のすべての熱帯低気圧の軌跡を示す地図。

その結果、NASAの機械学習モデルは、暴風が24時間以内に少なくとも56km/h増加する可能性を、現在使用されている計算よりも60％高い精度で予測できることが示された。特に風速が少なくとも 64 km/h に増加する暴風雨の場合、システムはその強まりを 200% 以上の精度で予測することもできます。

NASAの科学者たちは現在、今年の熱帯低気圧の季節にハリケーンを使ってこのシステムをテストしている。結果が良好であれば、モデルはすぐに NASA の気象予報部門に「配置」され、将来、熱帯低気圧を検知した際に生じる人的被害や財産への被害を最小限に抑えることに貢献します。世界中で。

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