要約:
ナショナル パブリック ラジオ (NPR) の 10 月 26 日の報道によると、ハリケーン予報担当者は予測を行うために人工知能にますます依存しており、この技術は分野全体を急速に変えていると述べています。今月、大西洋ハリケーンシーズンの最初のハリケーンが発生したとき、人工知能モデルの進路予測は従来のモデルの進路予測を上回りました。
10 月初旬、ハリケーン アイサイアスがカテゴリー 2 のハリケーン強度で米国フロリダ州デスティン近くに上陸しました。従来の予報モデルは当初、ルイジアナ州南東部に向けて西進が続くと予想していた。そして、Google DeepMind の人工知能モデルは最初から決まっていました。ハリケーンはフロリダ パンハンドルの西部を襲うというものでした。
「特に Google DeepMind は、過去数年間でゴールド スタンダード モデルであることを実際に証明してきました。」マイアミの上級気象学者でハリケーンの専門家であり、連邦緊急事態管理庁と国立ハリケーンセンターに助言を行っているマイケル・ローリー氏は語った。 「そのモデルは、長い目で見て、私たちがこれまで見た中で最高のコンピューター モデルです。それだけです。」
米国国立ハリケーン センターは、昨年以来初めて Google DeepMind モデルを公式予報に組み込みました。マイアミ大学のハリケーン研究者ブライアン・マクノルディ氏は、2025年の大西洋ハリケーンシーズンの終わりまでに、これはすでに嵐の進路と強さを予測するための最良のモデルの1つになるだろうと述べた。多くの場合、新しいモデルは導入後に何年もの磨きが必要になります。 「これは私たちが慣れていないことです。到着したばかりの新しいモデルがすぐに最高のモデルになってしまいました」とマクノルディ氏は言いました。 「デビューしてすぐに 1 位にランクされました。これはかなりの成果です。」
物理法則に基づく従来のハリケーン モデルは、温度、湿度、気圧、ウィンド シアーなど、衛星や航空機によって測定されたリアルタイムの大気データに依存し、複雑な方程式を使用して嵐の考えられる進路と強さを予測します。 AI モデルの動作は非常に異なります。AI モデルは歴史により多く依存しており、過去の何千ものハリケーンとそれに付随する大気データを分析することでパターンを特定します。
「AI モデルは実際には、現在の写真以外の雰囲気について何も知りません。」ラウリー氏は、「それ以外は、予測を行うために大気の運動の支配方程式、つまり物理法則には依存しません」と述べた。 Lowry 氏は、これらのモデルを設計および開発している人のほとんどは気象学者ですらないことを指摘し、「彼らはニューラル ネットワークを開発しているソフトウェア エンジニアです。」いわゆる「ニューラル ネットワーク」は、人間の脳を模倣し、大量のデータからパターンを見つけるように訓練された一連のコンピューター アルゴリズムです。
したがって、これらのモデルは「ブラック ボックス」のように見えます。 「なぜ彼らが正しく判断するのか、そしてなぜ間違っているのかもわかりません」とラウリー氏は語った。気象学者にとって、十分に理解していないシステムに依存することは、特に何百万人もの人々がその予報に依存している可能性がある嵐のときに不安を感じる可能性があります。 「なぜあなたが正しい答えを得たのか知りたいので、少し不快です」とマクノルディ氏は語った。 「そして、私たちは知らないような気がします。少なくとも私は知りません。」
ただし、すべての AI モデルが良好なパフォーマンスを発揮するわけではありません。ローリー氏は、市場にはテストされていない天気予報AIモデルが多数存在すると述べた。それぞれに欠陥はあるものの、これまでのところ最も正確であることが証明されている 2 つのモデルは、Google DeepMind と英国に本拠を置くヨーロッパ中期天気予報センターによって開発されたモデルです。
イサイアスの進路予測では、Google DeepMind の AI モデルは従来の物理モデルを上回りましたが、嵐の強さの予測ではうまくいきませんでした。 AP通信が10月10日に撮影した写真には、ハリケーン・アイサイアスの影響でデスティンで倒壊したハウスボートから物品を回収する人々の姿が写っている。
国立ハリケーン センターの予報官は、公式予報を作成する際に、人工知能と従来型の両方の実績のある複数のモデルを使用します。国立ハリケーンセンター所長のマイケル・ブレナン氏は、「嵐ごとに予測には異なる課題が生じる」と述べた。 「そのため、私たちは最高のモデルを組み合わせて使用するアンサンブル アプローチを採用しています。」そして、それらのモデルの結果を解釈し、大衆に何を伝えるかを決めるのは依然として人々にかかっています。ハリケーンが活動している間、国立ハリケーン センターは 6 時間ごとに最新情報を発行します。モデル自体は更新ごとに劇的に変化する場合があり、予報担当者はこれらの不安定な予測を、人々が行動できる明確なガイダンスに変換する必要があります。
「人間の予報官が提供する大きな価値の 1 つは継続性です」とブレナン氏は言います。 「私たちは専門知識と理解を活かして、ハリケーンの予測を災害情報に変換します。それが人々が本当に注意を払う必要があることなのです。」
科学者は、この技術が急速に進歩すると予想しています。ブレナン氏は、Google DeepMind モデルにはまだ改善の必要があると述べた。イサイアスの進路追跡では他のモデルを上回ったが、嵐の強さの判断では国立ハリケーンセンターのまちまちの予報に及ばなかった。 Brennan のチームは、モデルの改善に役立てるため、Google DeepMind に定期的にフィードバックを提供しています。 Googleはこの件に関するNPRの質問に回答しなかった。
「予測の未来は常に変化しています」とブレナン氏は言い、「それがこうした進歩を促進しているということは決してありません。」少し前までは、予報担当者は 2 日以内に嵐の強さを予測できなかった、と彼は指摘した。この状況は、予測モデルの進歩と、衛星や航空機によって収集されるデータの改善により変化しました。 「強度予測に関して言えば、誤差はカトリーナのときの約半分です」とブレナン氏は語った。
気象学者のローリーは、AI の魅力は改善のスピードにあると考えています。 AI モデルはわずか数か月、場合によっては数週間で更新できますが、従来のモデルはせいぜい 1 年に 1 回更新できます。 「彼らが1年でテクノロジーとハリケーンの予測で成し遂げた進歩は、私たちが過去に達成するのに10年、さらには10年以上かかったものだ」とローリー氏は語った。
しかし、AI が急速に普及しているにもかかわらず、人工知能が人間に取って代わることを心配していないとローリー氏は言いました。 「私にとって、AIのせいである種の存亡の危機に陥っているわけではない」とローリー氏は語った。 「どちらかといえば、それは私たちの業界にとって恩恵だと思います。」
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