2024年８月６日（火） WeSCoS Colloquium＃10「数値天気予報への機械学習の応用へ向けた検討」（本田 匠　東京大学 情報基盤センター 准教授）を開催しました。※要事前申込み

＃10：数値天気予報への機械学習の応用へ向けた検討 　
報告者：本田 匠（東京大学 情報基盤センター学際情報科学研究部門 准教授）
日時：2024年８月６日（火）15:00～　
概要：
機械学習の応用は、数値天気予報を含む様々な分野で急速に進みつつある。実際、機械学習モデルによる気象予測のいくつかは、従来の物理シミュレーションを上回る予測精度を達成している。しかし、数値天気予報に含まれるすべての物理シミュレーションを機械学習モデルで代替するアプローチは、安定的な運用が求められる現業システムには現時点では実用的ではない。そこで我々は、より保守的な機械学習の応用として、機械学習モデルを観測の品質管理のみに用いる新手法を提案している[1]。この新手法は、観測の同化が予測に与える影響を推定する際、機械学習による高精度な予測を参照データとして用いることでリアルタイムな推定を可能にする。本発表では新手法を紹介し、データ同化プロセスそのものを機械学習で代替するなど、より積極的なアプローチに関しても議論したい。
[1] Honda, T., & Yamazaki, A. (2024). Machine learning enables real-time proactive quality control: A proof-of-concept study. Geophysical Research Letters, 51, e2023GL107938. https://doi. org/10.1029/2023GL107938

場所：Zoom

言語：日本語

参加方法：事前の参加申込が必要です。お申し込みはこちらからお願いします。URLを８月５日にお送りします。（申込締切日：８月４日）

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