国立研究開発法人 海洋研究開発機構(理事長 平 朝彦、以下「JAMSTEC」という。) 地球情報基盤センターの松岡 大祐 技術研究員(国立研究開発法人 科学技術振興機構 さきがけ研究者)らは、国立大学法人 九州大学 大学院システム情報科学研究院の内田 誠一 主幹教授らと共同で、ディープラーニング注1)によって、全球雲システム解像モデルNICAM注2)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、図1)を精度よく検出する手法(図2)を開発しました。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ました(図3)。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ます。

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注3)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ます。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Data-driven注4)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ます。

本成果は、日本地球惑星科学連合の英文論文誌「Progress in Earth and Planetary Science」電子版に12月19日付け(日本時間)で掲載される予定です。

詳細:http://www.jst.go.jp/pr/announce/20181219/index.html