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September 01, 2019

天候予測、AI、時空を改善!

日本気象協会、AIにより 降雨予測の「時空間方向」へのダウンスケーリング手法を開発
~今後、ダムの効率的な運用や洪水予測の精度向上への活用を検討~

・日本気象協会:8/30
・一般財団法人 日本気象協会(本社:東京都豊島区、理事長:長田 太、以下「日本気象協会」)は、AIを活用し、GSMガイダンスを従来の「20kmメッシュ・3時間雨量」から「5kmメッシュ・1時間雨量」へと時間・空間双方でダウンスケーリングする手法(以下、「本手法」)を開発しました。日本気象協会は本手法を2019年6月12日(水)、13日(木)に東京大学農学部弥生講堂にて開催された「2019年度河川技術に関するシンポジウム」にて発表しました。これまでAIによる「空間」方向へのダウンスケーリング手法は存在しましたが、「時間・空間」の双方向へのダウンスケーリング手法は存在せず、日本気象協会が気象の業界としてはじめて開発しました。
・これまで、時間的・空間的に詳細な降雨予測を行うためには、スーパーコンピュータなど高速処理が可能で高価な計算機が必要でした。日本気象協会が開発した本手法では、スーパーコンピュータを使わず、汎用的な計算機のみで時間的・空間的に詳細な予測を出すことが可能となります。6月12日、13日(木)のシンポジウムでは「5kmメッシュ・1時間雨量」のダウンスケーリング手法を紹介しましたが、今後はさらに「1kmメッシュ・10分雨量」といった時空間方向へのダウンスケーリングも可能となります。

手法:
・時空間方向ダウンスケーリングのモデルとして、深層学習のひとつである「畳み込みニューラルネットワーク」(Convolutional Neural Network)を採用しています。なお、一般的な画像認識に用いられている畳み込みニューラルネットワークは2次元のカーネルが用いられていますが、空間に加えて時間方向にもダウンスケーリングするため、3次元のカーネルを用いているのが特徴です。

日本気象協会からのコメント:
・AI(深層学習)により、降雨予測を時空間(特に時間)方向へダウンスケーリングすることが可能となりました。これにより、雨域の移動や降水量の増減を滑らかに表現することが可能となります。今後、本手法をダムの効率的な運用や洪水予測の精度向上に応用することで、治水・防災・減災への取り組みに役立てることができるようになります。

PI研のコメント(facebook):
・日本気象協会が8/30、「日本気象協会、AIにより 降雨予測の「時空間方向」へのダウンスケーリング手法を開発」とのニュースリリースを公表しました。いよいよ、天候情報に本格的にAIの活用がはじまったといえます。特に、今回のAIは、「「畳み込みニューラルネットワーク」(Convolutional Neural Network)を採用」とのことで、いわゆるディープラーニング(深層学習)です。しかも、「日本気象協会が開発した本手法では、スーパーコンピュータを使わず」とのことですので、身近な仕組みといえます。また、その成果ですが、「「時間・空間」の双方向へのダウンスケーリング手法は存在せず、日本気象協会が気象の業界としてはじめて開発」と、「従来の「20kmメッシュ・3時間雨量」から「5kmメッシュ・1時間雨量」へと時間・空間双方でダウンスケーリングする手法(以下、「本手法」)を開発」とのことです。時間、空間の双方のスケール改善ですので、今後、幅広い用途での天候情報の活用が進むと思われます。AI、天候情報で本格活用が始まり、成果が表れ始め、天候情報と深い関係のある流通業に波及することは必至といえ、今後の動向に注目です。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW #気象 

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September 1, 2019 |

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