ジャカルタ - 香港科学技術大学(HKUST)の科学者チームは、雷雨と大雨の発生をはるかに長い時間予測するように特別に設計された最新の人工知能(AI)システムを発表しました。
1月28日水曜日に開催された記者会見で、研究チームは、このシステムが極端な天候が発生する4時間前に早期警報を発することができると明らかにしました。これは、予測範囲が20分から2時間しかない現在の技術と比較して大きな飛躍です。
プロジェクトリーダーであり、HKUSTの土木環境工学科の教授である蘇慧氏は、この技術の存在は、気候変動による極端な天候の頻度の増加の中、非常に重要であると強調した。
彼は、衛星データと組み合わせたAIの使用は、政府と緊急サービスが、予測が困難な洪水や大嵐の脅威に直面する際に、より成熟した準備期間を持つことを目的としていると説明した。
深い拡散モデルに基づく衛星データ(DDMS)と呼ばれるこのシステムは、従来の予測モデルと比較してユニークな方法で動作します。DDMSは、トレーニングデータに干渉またはノイズを含める生成AI手法を適用し、システムがそのプロセスを逆にして、はるかに正確な予測を生成することを学習します。
この技術は、中国の気象当局と共同で開発され、2018年から2021年にかけて風雲4号衛星によって収集された赤外線輝度温度データを使用しています。
DDMSモデルの精度は、15分ごとにデータ更新の頻度で15%を超える精度を達成することによって証明されています。衛星の使用を強調することは、宇宙センサーが地上レーダーシステムよりもはるかに早く対流雲の形成を検出できるため、主要な鍵です。
この優位性は、2025年を通じて香港と南中国を襲った気象異常の解決策と考えられており、台風と降雨量は季節的規範をはるかに上回り、1年に5回も最高レベルの嵐警報を破った記録を破った。
現在、中国気象局と香港天文台は、このDDMS AIモデルを公式の天気予報プロトコルに統合しようとしています。2022年と2023年の春と夏のサンプルで実施されたデータ検証により、このモデルは世界的な災害軽減システムの新しい標準になることが期待されています。
このステップは、公共保護の最前線で人工知能技術を活用することによって、物的損失と死傷者を最小限に抑えるための具体的な取り組みと見なされています。
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