最近、科学者たちは「オーロラ」という名前の機械学習モデルを開発しました。このモデルは熱帯低気圧の軌道予測で公式機関を上回り、速く、コストも低いという特徴を持っています。オーロラはマイクロソフトやペンシルベニア大学などの研究者が共同開発した基礎モデルで、地球システム予測の速度と正確さを向上させることが目的です。これには空気質、海洋波動、熱帯低気圧の軌道、高分解能天気予報などが含まれます。
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オーロラの共同著者であり、ペンシルベニア大学の機械工学および応用力学准教授であるパリス・ペルディカリス（Paris Perdikaris）氏は、オーロラは巨大なニューラルネットワークに似ており、過去の地球物理学データから学習し、複雑な物理プロセスを予測できると述べています。これは従来の物理方程式に依存するのではなく、観察とデータに基づいています。従来のモデルは質量、運動量、エネルギー保存などの基本的な物理原則に基づいている一方で、オーロラは観測とデータから学習しています。
オーロラは、多様な地球物理学データで100万時間を超える事前トレーニングを受け、小さなエンジニアチームの協力のもと、わずか4〜8週間で微調整されました。これは従来の動力学モデルが通常数年の開発期間を要するのに対し、非常に迅速で効率的です。
研究者の報告によると、オーロラは2023年にすべてのハリケーンを正確に予測し、現在の気象予報センターを上回りました。さらに、このモデルは2022年から2023年にかけての5日間の熱帯低気圧軌道予測では7つの運用予報センターを上回り、10日間のグローバル天気予測では92%の目標を超えました。
オーロラは基礎モデルとして広範な応用の可能性を持ち、天気予報以外にも空気質、海洋ダイナミクス、環境極端事象など多くの分野での調整が可能です。研究者たちは、オーロラの登場が地球システム予測の分野に大きな影響を与え、より正確な予測を低コストで提供する可能性があると指摘しています。
また、別の名前「アードヴァーク」の機械学習天気予報システムも注目を集めています。アードヴァークは従来のスーパーコンピューターモデルよりも優れた可能性を示しており、NVIDIA GPU搭載のデスクトップ上でトレーニングや実行ができ、低計算コストで10日間の天気予報を生成できます。
要点:
🌪️ オーロラモデルは熱帯低気圧の軌道予測で公式機関を上回り、高速かつ低コストです。
📊 このモデルは100万時間以上のデータで事前トレーニングされ、微調整期間は4〜8週間です。
🌍 オーロラの潜在的な応用分野には空気質、海洋ダイナミクス、環境極端事象などが含まれます。