人工知能を用いて気候実験データから熱帯低気圧のタマゴを高精度に検出する新手法を開発海洋研究開発機構，九州大学　研究グループ

　海洋研究開発機構，九州大学の研究グループは，ディープラーニングによって，全球雲システム解像モデルNICAMによる気候実験データから，発生前の熱帯低気圧の予兆を示す雲（熱帯低気圧のタマゴ）を精度よく検出する手法を開発したと発表した。開発した手法は，特に夏の北西太平洋において，発生1週間前の熱帯低気圧のタマゴを高精度に検出可能であることを示した。本成果により，人工知能（AI）技術を活用した新しい台風発生予測の実現に向けて大きな手掛かりが得られたと言える。
　本研究は，これまでの物理方程式に基づく気象モデルを用いたModel-drivenな手法による将来予測の課題を克服すべく，過去に蓄積された大量のシミュレーションデータから現象発生の予兆を示す特徴を直接的に学習し，熱帯低気圧の発生を予測しようとする新たなアプローチの研究と考えられる。大量の気象ビッグデータが 蓄積されていく現在において，本研究の成果はDatedrivenな手法を用いた気象予測の新たな展開を拓くものとして期待される。