2017年01月18日

◆ AI と気象予測

 AI の画像診断力は、人間以上だ。これを気象予測に使えそうだ。

 ──

 AI の画像診断力で、気象予想が可能かもしれない。
 これはただの思いつきだから、はっきりと断定できるほどではないが、可能性として考えてみたい。

 ──

 現状はどうかと言えば、数値予想がある。こっちの方が正統的だ。普通に対抗すれば、画像診断だけに頼る AI は負けそうだ。専門家からも反論が来そうだ。
 「 AI の画像診断で気象予想だって? 数値予想に勝てるわけがないだろ」
 というふうに。


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 ──

 そこで、アイデアを出そう。
 「数値予想による予想の誤差を、AI で予想する」

 これは、数値予想のかわりに AI を使うのではなく、数値予想に組み合わせて AI を使う。つまり、こうだ。
   従来: 数値予想だけ
   新案: 数値予想 + AI

 これなら、鬼に金棒というような感じなのだから、従来よりは悪くなるはずがない。(原理的に)

 ──

 では、具体的には、どうするか? こうだ。
 まず、次の三つがある。
   現実 A
   予想 B
   結果 C

 A から B を予想する。だが、B と C は一致しない。差分がある。これを Δ と置く。
   Δ = C−B

 この Δ を、AI で予想するわけだ。(過去の Δ のデータ集合から、未来の Δ を予想するわけだ。過去の大量のデータについて、画像診断力で学習することで。)

 こうすると、次に B を得たときに、B に Δ を(AI の能力で)加算することで、 B’という値を得る。これは、次の C にきわめて近い値になりそうだ。( AI の能力が十分ならば。)

 つまり、AI は、数値予想の誤差の程度を予想することで、数値予想を補正するわけだ。
( ※ ここでは、新たな数値モデルを作るための補助的な役割も果たせる。)

 ──

 事例1。
 現状の天気図の状況は、A34 というタイプです。このタイプでは、数値予想はたいてい結果との誤差が少ないものです。つまり、予想は当たります。ですから、現状の数値予想のままでいいでしょう。つまり、明日は晴れです。 

 事例2。
 現状の天気図の状況は、B25 というタイプです。このタイプでは、数値予想はたいてい結果との誤差が大きいものです。つまり、予想は はずれます。ですから、現状の数値予想では駄目でしょう。では、正しくは? AI の過去の事例からして、B25 というタイプでも、特にこの画像の場合は、3番目のパターンにあたる B25-03 という画像パターンに当てはまります。この場合、実際の天気は曇りで、一部地域で局所的豪雨です。局所的豪雨の場所は、地区 31 でしょう。結局、数値予想の「晴れのち曇り」は誤りであり、「曇り、一部地域(地区 31)で局所的豪雨」となります。これが、画像診断 AI による、明日の天気予報です。

 ──

 という感じで、数値予想に対して、AI の画像診断力で、補正を加えることができるわけだ。
( ※ あくまで、数値予想に対する補助的な役割だが。)
 
 【 関連サイト 】
 ちょっとだけ関連する話題。

  → 糖尿病による目の病気をGoogleのディープラーニング技術は専門医よりも正確に見抜く
 
 これも画像認識と AI の話。糖尿病性網膜症の発症を、画像から診断する、という AI 技術。
 
posted by 管理人 at 21:24| Comment(1) | コンピュータ_04 | 更新情報をチェックする
この記事へのコメント
端末側でディープラーニングによる画像補正機能を具備して小さなサイズ(低画質)の画像でも画面ではクリアに見える技術も公開されるようですね。
Posted by 菊池 at 2017年01月20日 07:29
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