2018年11月19日(月)

ウェザーニューズ、AIで全世界の雨を見える化

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BP速報
2018/9/14 18:00
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ウェザーニューズは2018年9月13日、米エヌビディアと連携して全世界の降雨状況を人工知能(AI)で見える化するプロジェクトを開始すると発表した。エヌビディアのスタートアップ支援プログラムに参画するdAignosis(東京・港、デエイアイグノシス)がディープラーニング(深層学習)の技術を開発する。

深層学習で衛星画像から生成した仮想の雨雲レーダー画像。きめ細かな気象予測が可能になる(出所:ウェザーニューズ)

深層学習で衛星画像から生成した仮想の雨雲レーダー画像。きめ細かな気象予測が可能になる(出所:ウェザーニューズ)

地球規模での気候変動の影響により近年、世界各地で天災が多発している。特に東南アジアは雨が多いにもかかわらず、気象観測インフラの整備が遅れ、気象に詳しい人材も不足している。気象状況の把握や予測が災害の多発に追いついていない。そのため被害が拡大しやすい。

そこでウェザーニューズはエヌビディアが持つ深層学習技術を用いて、降水分布の見える化と雨の予測を実施する。これにより、大雨被害の軽減に貢献する。

■日本の衛星画像が「教師データ」

今回のプロジェクトでは、エヌビディアの深層学習用コンピュータ「DGX-1」を使う。高い精度を誇る日本の衛星画像や雨雲レーダー画像を「教師データ」に用いて、衛星画像から仮想の雨雲レーダー画像を生成。雨の状況を見える化し、先々の気象予測に役立てる。

プロジェクトの第1弾は、大雨が多い東南アジアで実施する。その後、他のエリアにも拡大していく。

エヌビディアはGPU(画像処理半導体)コンピューティングのためのハードとソフトを提供し、dAignosisはDGX-1を用いた深層学習技術を開発。そのうえでウェザーニューズが新しい気象モデルを開発する。

現在、気象レーダーで捕捉できている地域は、地球上のわずか17%程度にすぎない。地球全体をカバーするには、4000基の気象レーダーが必要とも言われる。これに対し、DGX-1を50台使えば、全世界の1分ごとの気象データを「バーチャルレーダー」で生成できるようになるという。コストは8000分の1にまで抑えられる。

(日経 xTECH 川又英紀)

[日経 xTECH 2018年9月13日掲載]

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