天気予報、既存の技術ではもう限界...　毎日100TBのデータをスパコンで処理しててもあの精度

正確な天気予測は「非常に難しい」とされていますが、機械学習は天気予測の
精度を向上させることができるのではないか、とかねてから研究者は指摘してきました。
Googleがこのアプローチに着手しており、新たな論文によると、Googleの研究者は最大
6時間後までの正確な降雨予測を1km単位で「毎分」計算できる技術を開発したとのことです。

既存の技術の多くは天気予報の作成までに1時間を要し、より複雑なデータを作るには
さらに長い時間がかかることもあります。このことから、Googleの新技術は「大きな進歩」だと研究者はみています。

近年は地球上で暮らす多くの人々が予測不可能な天候パターンに振り回されており、
私たちが気候変動に適用するためには即座に予測が可能な天気予報が必須ツールだと
研究者は考えているとのこと。短時間で予測が可能になることで危機管理が可能になり、
資源や人命の損失を防ぐことが可能となるためです。

既存の天気予測技術には、雲の動きを読み取る「オプティカルフロー」と、
詳細な物理学ベースの天候システムのシミュレーションを作り出す「シミュレーション予測」
というものがあります。しかし、この2つ、特にシミュレーション予測は計算上の負荷が
大きくなるという問題を抱えています。たとえばアメリカ政府による天気予測では
毎日気象観測所から送られてくる100テラバイトのデータを処理していますが、
予測を行うためにはスーパーコンピューターを数時間稼働しなければなりません。
このため、1日の中で予測を行える回数が限られ、その結果、古い予測データが公開されてしまうことになります。

https://gigazine.net/news/20200115-weather-forecasts-google-ai/