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CNNを使った東アフリカの短い雨季の予測 Convolutional neural network-based East African short rains prediction

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  • プロジェクトイメージ
  • VAi(付加価値情報創生)
  • NAMRの役割
  • 4DVEの役割

CNNを使った東アフリカの短い雨季の予測とは

東アフリカの短い雨季(10-12月)に発生する干ばつや洪水を数ヶ月前から予測するためのプロジェクト。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を、季節に依存する形でパラメータを調整することで実現した高精度な早期予測を公開し、甚大な被害を緩和することに貢献 する。

・「東アフリカの短い雨季指数」 (3–9月毎に準リアルタイムの将来予測情報をSINTEX-F季節予測システムのプルダウンから提供)



SINTEX-F季節予測システムの画像

https://www.jamstec.go.jp/aplinfo/sintexf/seasonal/outlook.html

プロジェクトイメージ青いボタンはマウスホバーで解説が開きます

  • ES4 ES4ES4地球シミュレータAMD社製CPUをベースに、NEC社製Vector EngineやNVIDIA社製GPU A100を組み合わせたマルチアーキテクチャ型スーパーコンピュータです。
  • DA DADA大型計算機システム DAは大型計算機システム(Data Analyzerシステム)で、高い性能と高度な信頼性を備えたインテルプロセッサーを搭載したスーパーコンピュータです。
  • DIAS DIASDIASデータ統合・解析システム各地域の観測で得られたデータを収集解析し地球規模の環境問題や大規模自然災害等の脅威に対する危機管理に有益な情報へ変換します。
  • NAMR NAMR数値解析リポジトリNAMRとは数値解析リポジトリです(数値解析手法群:人工知能,スパースモデリング,有限要素法,粒子法,検証手法) NAMRの役割
  • 4DVE 4DVE(四次元仮想地球)解析データに時間変動も含めてマッピングし、ユーザ⾃らがシームレスに組み合わせて情報を取り出せるようなシステムを開発・整備します。 4DVEの役割
  • VAi VAi(付加価値情報創生)VAiとは様々なニーズに適合した情報を創生し、広く発信することで、政策的課題の解決や持続的な社会経済システムの発展に貢献することを指します。 VAiの詳細

VAi(付加価値情報創生)

VAiとは、様々なニーズに適合した情報を創生し、広く発信することで、政策的課題の解決や持続的な社会経済システムの発展に貢献することを目指すことです。

  • 世界各地から収集した海洋観測データやそれを元にした海洋再解析データを、NAMR上で畳み込みニューラルネットワークの入力値として取り込み、スーパーコンピュータ「地球シミュレータ」を使って計算した高精度な早期予測情報を、4DVE上で世界各地の気候研究者をはじめ、広く一般に提供します。

NAMRの役割

NAMRとは数値解析リポジトリです(数値解析手法群:人工知能,スパースモデリング,有限要素法,粒子法,検証手法)

  • 過去および最新の将来予測計算を実施
    海面水温の衛星観測データや、アルゴフロートなどによる海中水温の観測データをもとにした海洋再解析データから、東アフリカの干ばつや洪水を予測するAI(CNN)モデルを作成します。
    世界各地から収集した海洋観測データやそれをもとにした海洋再解析データを、NAMR上でAI(CNN)モデルの入力値として取り込み、予測計算を実施します。

    ・NAMRの【CNNを使った東アフリカの短い雨季の予測】の解説

4DVEの役割

4DVEとは、解析データに時間変動も含めてマッピングし、ユーザ⾃らがシームレスに組み合わせて情報を取り出せるようなシステムを開発・整備します。通称四次元仮想地球と呼ばれます。

  • 予測値の保存と提供
    NAMRによる気候予測情報を保存し、利用者に分かりやすく、見やすい形で提供します。

    ・「東アフリカの短い雨季指数」 (3–9月毎に準リアルタイムの将来予測情報をSINTEX-F季節予測システムのプルダウンから提供)