京都大学は26日、ディープラーニングを利用し、小型コンピュータで10年間の平均気温の精度を最大97％で予測する手法を開発したと発表した。開発したのは、同大学の伊勢武史フィールド科学教育研究センター准教授と大庭ゆりか同特定助教。これまでのアプローチとは異なる「トップダウン（統計）型」研究の有効性が実証されたことで、高精度な気候変動の予測が可能になるだけでなく、さまざまな学術研究や将来予測に人工知能（AI）の活用が期待される。

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これまで気候変動の予測は、スーパーコンピュータを用いて物理計算を行う「ボトムアップ（物理）型」が主流であったが、予測を行うためには国家プロジェクト並みの予算と人手が必要であり、将来予測には不確実性がつきまとっていた。データが不完全な上に、地球全体を精緻に計算しようとすればするほど、精細なシミュレーションモデルとより大きなスーパーコンピュータが必要であり、計算を行うための予算と人手を拡大させる要因となっていた。

今回開発された手法では、これまでの「ボトムアップ（物理）型」の手法とは異なる「トップダウン（統計）型」のアプローチを採用。その実現のためにディープラーニングを用いて、過去の全世界の気温データから将来の気温の上昇や低下を予測した。

まず、イギリスの「Climate Research Unit」が提供する過去の世界各地点の気温データから連続する30年分を抜き出し、疑似カラーの2次元画像を数万枚から数十万枚生成。その画像をディープラーニングに学習させた結果、続く10年間の平均気温の上昇・下降について、97％の最大精度で予測が可能になったという。

今回予測した2016年から10年間の結果を見ると、全世界的には温暖化の進行がはっきりと見られるものの、その差は地域によって差があり、また上昇する地域だけではなく下降する地域があることも判明。研究チームでは、このような地域ごとの違いを予測することで、今後の温暖化対策などにも貢献できるとしている。

今回の研究成果は、国際学術誌「Frontiers in Robotics and AI」にオンラインで公開される。（記事：まなたけ・記事一覧を見る）