[過去ﾛｸﾞ] 【気象学】熱帯低気圧のタマゴをAIで高率に検出することに成功［12/27］ (2ﾚｽ)
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1: しじみ ★ 2018/12/27(木)16:23 ID:CAP_USER(1) AAS
最近、なにかと話題の人工知能（AI）を、気象学に応用するための研究が急速に進んでいる。AIが得意とする「深層学習」により画像のパターンを見分ける手法も、そのひとつだ。この分野の情報処理に詳しい海洋研究開発機構の松岡大祐（まつおか だいすけ）技術研究員は、「1年ほど前までは、人間にできることを、AIにもやらせてみようとしていた。最近は、人間にできないことをAIで実現する可能性を探る研究が出始めている」という。松岡さんらの研究グループがこのほど発表した論文は、やがて台風になるかもしれない熱帯低気圧を、まだその手前の「熱帯低気圧のタマゴ」の段階でAIに発見させることをテーマにしている。
地球温暖化や台風などの気象を研究するために使っている「道具」は、いまのところおもに物理学だ。そのなかでも中心になるのは「力学」。物体に力が加えられたとき、その物体がどちらの向きにどのようにスピードを変化させるか。それを数式の形で整理してある。台風の中心は気圧が低いので、外から内向きに大気を押す力が働く。そのとき大気はどう動くのか。実際に台風の予報で使われる数式にはたくさんの種類があり、とても複雑なのだが、「こういう原因があれば、その結果としてこういう現象が起きる」という因果関係が基本になっている。これが、まさに力学の考え方だ。
そこにいま、AIを使ったパターン認識が加わってきた。「深層学習」では、この因果関係を基本にしていない。
小さな子ども、とくに男の子は乗り物が大好きだ。大人が「２本のレールの上を走っていて架線からパンタグラフで電気を取るのが電車」「レールがなくても道路を走れて、黒いタイヤが四つあるのが自動車」などと理屈を教えなくても、何度となく電車と自動車を見ているうちに、その両者を確実に区別するようになる。これが「学習」だ。なにが「原因」となって、電車と自動車を区別できるという「結果」が生じたのかわからなくても、ともかく区別できるようになる。この人間の脳のしくみをコンピューターにまねさせるのが深層学習だ。ある結果が生じれば、どうしてもその原因を突き止めたくなる物理学の流儀とは、まったく別の行き方だ。
ものの考え方からすると、物理学を基本とする従来の気象学と深層学習はなじみが悪い。だが、実際の台風予報では、その両者はすでに共存している。観測機器の乏しい洋上の台風の強さは、気象衛星が撮影した画像をもとに、雲の形などから人間が判断している。この「ドボラック法」は、まさに人間の「学習」によって生み出されたパターン認識の技法だ。同様のことをAIにやらせたら、熱帯低気圧やその手前の「タマゴ」を上手に発見できるのではないか。それが松岡さんらの研究だ。
省8
2: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/12/27(木)17:06 ID:XhwFsote(1) AAS
ニー
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