- 1 名前：すらいむ ★ [2024/07/24(水) 23:06:32.03 ID:7ya3Lz6i.net]
- 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/
（以下略、続きはソースでご確認ください）
Gigazine 2024年07月24日 20時00分
https://gigazine.net/news/20240724-google-research-neuralgcm/
- 2 名前：名無しのひみつ mailto:sage [2024/07/24(水) 23:08:07.72 ID:tpKbV1tz.net]
- 気象予報士大量リストラはじまる
- 3 名前：名無しのひみつ [2024/07/24(水) 23:14:28.80 ID:ceoYgfUG.net]
- 全面的に人間を凌駕した
すごい時代だわ
- 4 名前：名無しのひみつ [2024/07/25(木) 00:52:56.01 ID:Fw6EamX2.net]
- >>1
学習してるんだから再現するのは当たり前
ちゃんと過去にない天気を学習から除外してみてそれを予測して採点するとかやってるのか？
天気なんてけっこう似てる天気あるから学習から除外する基準とか難しそうだし
- 5 名前：名無しのひみつ [2024/07/25(木) 06:57:32.07 ID:AuCk63yX.net]
- ダメだろ、物理シミュレーションに機械学習なんか。
- 6 名前：名無しのひみつ mailto:sage [2024/07/25(木) 07:14:41.41 ID:cwMmbjb7.net]
- >>5
ナビエ・ストークス方程式は解析的に解けないので過去の事例を外挿したほうが手っ取り早い
問題は現実に存在する熱力学的な負のフィードバックが考慮されないので未来予測に使おうとすると容易に発散する
人為的温暖化予測みたいにな
- 7 名前：名無しのひみつ mailto:sage [2024/07/25(木) 09:23:19.23 ID:/VzetcVz.net]
- Gigazineを見ると凄そうな技術が並んでいるから、そのうち天気予報が当たるようになるかも
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- 8 名前：名無しのひみつ mailto:sage [2024/07/25(木) 10:12:11.68 ID:aPAoY4KP.net]
- カオス理論により人工知能でも「予測不可能」って言うのが正解じゃね？
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