BRINは、衛星ベースの天気予報における物理学とAIの重要性を強調

ジャカルタ - 国家研究開発機構(BRIN)は、気象の変化を予測するために衛星を使用することの重要性を強調しています。これは東北大学とのゲストレクチャーで伝えられました。

BRIN気候・大気研究センターのアルベルトス・スライマン所長は、衛星技術はインドネシアを含む海洋・熱帯諸国にとって非常に重要であると述べた。さらに、生成されたデータが物理学と人工知能(AI)アプローチで処理されている場合。

「衛星データの処理における物理学とAIアプローチの統合は、大気研究の将来の方向であると考えています。海洋国であり熱帯の国であるインドネシアは、迅速かつ正確な気象監視技術を非常に必要としています」と、2月27日金曜日に引用されたアルベタスは述べています。

サテライトデータの分析は、洪水、地すべりなどの水文気象災害の早期警報システムとも密接に関連しています。したがって、BRINは、衛星データの分析能力を強化する必要があると考えています。

一方、東北大学の岩渕弘信教授は、日本のひまわり8号とひまわり9号衛星は、科学者にとって非常に正確な放射データを生み出すことができると説明した。その理由は、この衛星は赤外線を備えているからです。

生成されたデータには、大気の雲パターンからの輝度、放射温度、空間的質感が含まれます。その後、科学者はこれらのデータの複雑な計算を使用して、将来の天候を予測することができます。

しかし、純粋に物理学に基づく方法は、処理プロセスで非常に長い時間がかかります。1億6000万ピクセルを含む1枚のディスクを分析するには、10台のCPUを使用して約100時間かかります。

ソリューションとして、AIベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)技術がプロセスを高速化するために導入されました。粒子の単位で物理的方法とは異なり、AIは雲の画像とテクスチャのパターンを認識することによって動作します。

「CNNが雲の変化の形やパターンに基づいて予測を提供するために必要なプロセスはわずか40秒しかかかりません。したがって、これは以前の方法からの急速な進歩です」と平野氏は説明します。