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ディープラーニングにより精度97 %で気温の上下を推定する手法を開発京都大学 研究グループ

 京都大学の研究グループは,過去の気温データから生成した疑似カラー画像をディープラーニングで学習させるという新発想により,シンプルな作業を小型のコンピューターで実行するだけで,10年間の平均気温の上下を最大精度97.0 %で推定できる手法を開発したと発表した。
 これまで,気候変動の予測はスーパーコンピューターを用いた物理計算が主流であったが,それは大型の国家プロジェクト級の予算とマンパワーを必要としていた。
 従来の「ボトムアップ(物理)型」研究とは異なる「トップダウン(統計)型」研究の有効性が実証されたことにより,気候変動予測の高精度化が可能になることに加え,さまざまな学術研究や将来予測に人工知能が活用できることが示唆される。

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