AI による天気予報の改善

Author アンディ・チェン | 2024 年 3 月 4 日 | AI, 全て, 特徴

人工知能 (AI) および機械学習 (ML) モデルがより正確な予測を行えるようになったことで、組織はこれらのテクノロジーの需要に対応するためにデータストレージソリューションを導入する必要があります。

大気は複雑で混沌としたシステムであるため、天気予報は長い間困難な取り組みでした。何世紀にもわたって、予測は単純なヒューリスティックと過去の観測の外挿に基づいていましたが、20 世紀のドップラーレーダー、コンピューターモデリング、気象衛星の出現により、この分野に革命が起こりました。これらのテクノロジーにより、気象学者は大気の力学をより深く理解し、将来の気象状況をより正確に予測できるようになりました。

テクノロジーが進歩するにつれて、天気予報はより良く、より正確になります。現在、私たちはかつてないほど優れたコンピューティング能力を備えているだけでなく、データモデリングも改善され、世界中のデバイスからのデータポイントが急増しています。当社には強力なデータ分析と機械学習があります。これらのテクノロジーはすべて、人工知能 (AI) ソリューションが複雑なパターンを識別し、印象的な予測を行うことを可能にするコンポーネントです。利用可能な最高のテクノロジーを使用する AI には、予測の精度と精度において大きな飛躍をもたらす大きな可能性があります。

AI が天気予報をどのように変革しているかを詳しく見てみましょう。

天気予報におけるAIの役割

AI は、標準的なコンピューティングとは異なる方法で大規模なデータセットを処理し、そこから推論を行うことができます。コンピューターはデータを処理し、その情報に基づいて計算を行うことができますが、AI はさらに一歩進んで、データにまだ存在しない推論を行うことができます。これは、AI システムが明示的にプログラムされていなくてもデータから学習できるため、人間には検出が難しいパターンを特定し、予測を行うことができるためです。大量のデータを理解するこの能力により、AI は超人的なレベルのパフォーマンスを達成できるようになります。

AI アプリケーションをセットアップすると、引き続き情報を収集し、機械学習を通じてそこから学習することができます。 AI は人間の介入なしに 24 時間データを観察および分析できます。この継続的な分析により、AI は学習するための膨大な量のデータを得ることができ、時間の経過とともに予測を改善できるようになります。 AI は学習するにつれて、より賢くなり、予測がより正確になります。時間をかけて学習し改善できるこの機能は、従来の天気予報方法に対する AI の重要な利点の 1 つです。

天気には実際にパターンがあるため、AI は、現在の状況がどの気象現象につながるかを徐々に学習し、同時にそれらのパターンから異常がいつ発生し、その後何が起こるかについての情報も取り込みます。この機械学習プロセスとデータ分析を通じて、AI システムは人間よりも将来的により正確で正確な予測を行うことができます。これは非常に価値のあることです。なぜなら、当局が破壊的な嵐や竜巻の可能性について国民に早く警告できれば、人々が自分自身と家を準備してその地域を離れることができ、怪我や物的損害、場合によっては死亡を減らすことができるからです。

天気予報における AI の最も魅力的な可能性は大部分が実験段階にありますが、既存の数値ベースの予測モデルに AI を組み込むことには多くの期待と潜在的価値もあります。一部の企業は、データの密度のために以前はモデルで使用できなかった、新しい複雑なデータポイントを既存のモデルに追加した結果をテストしています。この情報には、水蒸気、雲量、大気の風など、衛星によって測定されたものが含まれる場合があります。 AI を使用してその高密度データを解析し、標準モデルからの予測結果と組み合わせることで、予測をさらに正確かつ正確にすることができます。

AI が真に優れているもう 1 つの分野は、業界で「ナウキャスティング」と呼ばれるもの、つまり今後数時間の気象状況を予測する分野です。あファストカンパニーの記事最近、「AI 企業 DeepMind は、今後 1 時間半以内の雨の予測において、既存の物理ベースのモデルを上回る深層学習ツールを構築した」と報告しました。

適用可能なテクノロジーが進化して成熟し、研究者が適切なツールを開発するにつれて、天気予報での AI の使用はさらに一般的になるでしょう。今日の 5 日間の予報がちょうど 80% の時点で正確である場合、業界の専門家 AI によって 2030 年までにその割合がかなり増加すると推定されています。

AI には堅牢で高性能なデータストレージが必要です

気象業界で AI が普及するにつれて、気象機関のデータストレージへのアプローチに影響を与えることになります。 AI は膨大な量のデータを読み解くことができるため、AI アプリケーションにはそれに対応できる強力なストレージソリューションが必要です。組織には、以下を提供するデータストレージが必要です。

- - ハイパフォーマンス – ここでは、低遅延と高スループットが重要な要素です。パフォーマンスが向上すると、研究者はプロジェクトをより迅速かつ効率的に完了できるようになります。
  - シンプルなスケーラビリティ – AI プロジェクトは、研究者がアルゴリズムのトレーニングや改良に使用できる小規模なデータセットを特徴とする開発段階や概念実証など、小規模に開始できます。ただし、AI アプリケーションの準備が整うと、データ量が急増する可能性があります。スケーラビリティは簡単かつ迅速である必要があります。
  - 高可用性 – 多くの AI および機械学習プロジェクトは、数日、数週間、または数か月にわたって 24 時間体制で実行されます。これらのシステムは必要なデータを待つ必要がないため、データストレージは可用性が高くなければなりません。
  - 強力なセキュリティ – データストレージへのアクセスは、認証および認可プロトコルを通じて制御する必要があります。データは暗号化する必要があり、ストレージデバイスが悪者の手に渡った場合に備えて、データロックやリモートデータ消去などの機能も有効です。
  - 回復力 – AI プロジェクトのデータストレージは、単一障害点に対して脆弱であってはなりません。自己修復機能を備えたフォールトトレラントなストレージドライブが良い選択です。

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大規模なデータセット – AI には大量の情報への高速かつ信頼性の高いアクセスが必要です
CPU効率 – CPU はストレージからデータを取得して前処理する役割を担うため、高性能 CPU によりトレーニング時間が短縮され、より優れた AI モデルが得られます。
高い GPU 要求 – GPU の計算能力と安定性は、ほとんどの AI 計算にとって重要です
HDDの制限事項 – ハードディスクドライブの機械部品により、GPU と CPU の速度と一貫性のニーズに対応することが困難になります

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