10年間の平均気温の上下変動、深層学習で推定できるように!

 京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授と大庭ゆりか特定助教らは、人工知能(AI)のディープラーニング(深層学習)を使い、気候変動を予測する技術を開発した。過去の気温データから作った画像を学習させ、10年間の平均気温の上下変動を最大精度97%で推定できる。小型コンピューターを使った簡単な作業で有効な推定ができ、気象予測にAIを使いやすくなる。

 AIが識別しやすいよう、縦軸を1―12月、横軸を年次とした2次元カラー画像で気温データを表した。連続した30年の月ごとの気温を温度帯別に色で表現。視覚的に認識しやすく、顔認証など画像から自動識別するAIの機能を流用できる。

 色使いを変えるなどして作った数十万枚の画像で学習させると、示された画像からその後10年の平均気温が上がるか、下がるかを高精度で予測できた。今後は変動幅の予測や、気温以外のデータ活用にも取り組む。

 研究成果はスイスの国際学術誌フロンティアーズ・イン・ロボティックス・アンド・AI電子版に26日付で掲載された。
気温データから作った2次元カラー画像

  

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