Microsoftが予報補正ツール

マイクロソフトの最新の研究は、天気予報における長年の制約に取り組んでいる。物理ベースのモデルはスーパーコンピューターで動作し、生成AIモデルは強力なGPUに依存するため、どちらも運用コストが高い。同社の手法は、別の独立したモデルを構築するのではなく、既存のモデルの上に機械学習を重ねて系統的なバイアスを補正するものだ。これは重要である。なぜなら、気象モデルのバイアスは時間とともに蓄積し、2週間を超えると予報の精度が低下するからだ。

この手法は「確率的バイアス補正（PBC）」と呼ばれ、MIT、ECMWFなどの研究機関の研究者と共同で開発された。挙げられている例の一つは気候変動の補正だ。歴史的記録で訓練されたモデルは、世界が実際に経験しているよりも低い気温を予測する可能性がある。発表前に、ECMWFはすでにAI Weather Questコンテストで著者らの研究を評価していた。

マイクロソフト・リサーチ・ニューイングランドのシニア・プリンシパル・リサーチャーであるレスター・マッキーによれば、PBCはCPUだけで動作し、リソースの限られた気象機関にも利用しやすくなる可能性がある。非営利団体Rhiza Researchの現在のエグゼクティブ・ディレクターであるジュヌヴィエーヴ・フラスポーラーを含む論文の著者らは、PBCの軽量な性質により、膨大なリソースを持たない科学者でも地域のニーズに合わせて設定できると信じている。Rhiza Researchは、ゲイツ財団の資金提供を受けてケニア気象局と協力し、記録的なエルニーニョの間に予想される極端な雨季を前に、AIが早期警報を改善できるかどうかを検証している。