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- Photo credit: 加藤貴之 on Visualhunt
※イメージ画像です。
ある程度範囲が決まってる内容のものは、学習で予測も可能、というわけですね。
【スパコンでも数時間稼働させる必要があるのに】
Gigazineの伝えるところによりますと、Google DeepMindが気象予測AI「GraphCast」を発表、10日間の天気を予測する場合、従来の気象予測システムではスーパーコンピューターを数時間稼働させる必要がありましたが、GraphCastでは1台のマシンを1分稼働させるだけで従来の予測システムを超える精度での予測が可能とアピールされている、とのことです。
詳細は記事を読んで頂ければよいかと思いますが、Google DeepMindが開発したGraphCastは欧州中期気象予報センター(ECMWF)が公開している気象観測データセット「ERA5」に含まれている過去40年間の気象観測データを学習しており、将来の気象状況を迅速かつ高精度に予測可能、だとのことです。
そのデモ映像がこちら。
【仮説を立てるのは苦手だけど、こういう予測は割りと得意なの】
AIは仮説を立てるのが苦手だと聞いていたのですが、こういう限られた分野の過去のデータから予測する、というのは別に苦手ではないんですね。
それとも、このGoogle Deepmindというところが使ってるAIが優秀なのかな？
記事には、
Google DeepMindがGraphCastとHRESの気象予測精度を1380の評価変数で比較した結果、90.3％の変数でGraphCastの方が高精度であることが示された
と記載されているので、結構な確率ですね。
試験がかなり難しいと言われる、気象予報士もAIに脅かされるわけですね。
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