Microsoft、従来より5000倍速く高精度の気象予測AI「Aurora」を開発、気象予報士失業へ

あいりん以外クビか
まーしゃなしか

お姉さんもAIになれば裏切らない

天気予報なんて過去のデータをパターン化して導き出してるだけだからAIの最も得意とする分野だわな

一生懸命勉強したのに残念でした😂
需要ある介護とかエッセンシャルワーカーが待ってるぞ🤣

気象の予測だと欧州が一番強いって聞いた記憶あるけどそれ超えてくるのかね

これ、観測技術が上がったからやで

その前に法律変えないとアカンやん
絶対に反対する層出てくるから無理やん

やっぱ頭脳労働から駆逐していくんだな

このタイプって過去の事例引っ張ってくるだけじゃね？？それっぽい予想図出して最終的にまた外れたりしな？？今のチャッピー達と同じだろ

やってることは内部でモデル作って実際の結果と突き合わせてるんだとは思うんだけど、まあAIが得意そうな分野だしなあ
日本ですらAIにやらせるみたいな話定期的に出てくるし最近もそんなニュースあった気がする

とりあえずギフハブにあるやつで遊んでみようかな

Aurora: A Foundation Model for the Earth System
github.com/microsoft/aurora

もんねだもんね

文書化もAIにできんだからいよいよ仕事なくなるやんけw

チーズ🧀予報🐮

ウェザーニュースなんか占いかな？ってレベルの精度だからな
こういうのはとっととAIに任せちまえ

気象庁が最近やり出した線状降水帯予測とか、冬に雪が降るかどうか微妙な事例とかで精度検証した方がいいんじゃないかなあこれ
台風の予測あんまり精緻でもそこまで嬉しくないというか

AWSに同じ名前のサービスあるよな

台風の予測がどの程度になるかによる

天気予報士とかいらんわ全員失業しろ
AIで十分
旗振りでもしろ

お姉さんはいるだろ
おぢのために

気候変動で今までのデータとか役に立たなそう

ウェザーニュースさん、無事終わる

雨雲レーダーの1時間以内のデータ以外は納得するな

もうお天気お姉さんいらないね🤗

AWSみたいな名前しやがって

警報級を連発するあの会社潰れるな

従来でももう9割ぐらいは当たっているとかきくんだけど。そんなレベルじゃなくてエリア毎に細かいにわか雨でも当たるレベル？

ど田舎のじいちゃんばあちゃんが空気が湿っているとか言って当てるレベルに到達するのか

アウロリ

嫌儲でこの手の話で重要なのは
従来の気象予測インフラ(特に観測センサ整備、気象衛星観測、理論計算メッシュの緻密化、海洋データの理論的取り込み)の上に
経験則の抽出と適用がAI手法で改善された点であって
ある部分の仕事がAIでうまく行ったから、従来の気象予測インフラが不要になるという話ではない点だね

役割分担を無視して、AIで従来手法が全廃棄だと思い込むAI失業論は知性を放棄した暴論

「理論」という言葉は捨象抽象の上に成り立つエッセンスのニュアンスがある

仮に13億パラメータの学習モデルを、厳密に一対一対応する「理論」に翻訳しても
それを人間の生の知能で直接理解するのは不可能な「パラメータ理論」であって、従来の意味の「理論」とは異なる

Aurora、自害しろ

物事を小学生にもわかる比喩で説明しようとすると
必ず誤解が入り込み話が混乱する

それが2017年以降の嫌儲で暴れるデマゴーグ大先生の問題点だね
小学生ではない連中相手に小学生向け比喩を使うのは有害面が大きい

降水確率10%ってそのエリアの10%で雨が降ってさらにその雨雲が移動するから体感倍くらいなの？

プレスリリースの範囲で多少興味を引くのは
①大気モデルに大気中化学反応を含めている点。
(極超音速滑空体開発で流体力学計算プログラムの化学反応寄与見誤りが問題となったのが記憶に新しい)
②大気モデルの研究を海の波浪や熱帯低気圧の予測も含む形に拡大して、地球モデルを構築したと言っている点
(地球シミュレーターの現代版のような主張、大気モデルでイレギュラー扱いの台風や砂嵐を取込むのは重要)

気象予測でどんな化学反応組み込んでるんだろ

流体力学への寄与は具体的に論文を確認しないと書いてないだろうな

それとは別に
Nature記事では大気汚染問題の大気化学を扱っている
コペルニクス大気モニタリングサービス（CAMS）を頂点とするその分野で、具体的にガスとエアロゾルとして
一酸化炭素（CO）、窒素酸化物（NO）、二酸化窒素（NO2）、二酸化硫黄（SO2）、オゾン（O3）、1μm（PM1）、2.5μm（PM2.5）、10μm（PM10）の粒子状物質の6つの大気汚染物質
を扱って、CAMSに肉薄する分析ができたというチート自慢をしているだけだね

プレスリリース内容が割と陳腐で、タイトル見た瞬間に連想する話とあまり乖離が無いね
マイクロソフトらしい期待を全然裏切らない当たり障りのないプレスリリース

アメリカ「どんどん研究して実験して新しいAI生み出していくぞ」

日本「こんなのやっても意味ないね（ﾌﾟｯ」

この差

地球モデルは日本が実現しただろ

謎の劣等感で、お前の敗北主義に日本を巻き込むのはやめておけ

まあ完全無欠の無敵状態アピールのプレスリリースは
どこでもやらかす営業メッセージだけど
Microsoftの話は相対的にレベルが低くても無条件に受け入れて騒ぐ人が居るのが割と笑える

Nature記事の方は

非AI手法が適用されてきた大規模モデルのデータを使って、AI手法で同等以上の結果が出るよという話で、他のAI手法との比較は見当たらない

数年前の記事で問題になった台風勢力予測の難しさは解決せず、経路予測のリードタイム(何日前に予測するか)が一番早いという主張

この分野(気象モデルへのAI適用)をよく知らない人にとっては概要を知る一つのチャンスになるだろうけど
それをMicrosoftが他に先駆けて初めて手掛けたわけでは無い点はきちんと押さえておく必要があるだろう

ネイチャー掲載の美辞麗句だらけで具体性がイマイチな宣伝記事を読まされても何も面白く無いね
ERA5モデル適用論文の方がマシな予感

プレスリリースの大気化学への言及を
流体力学への寄与と誤解したのは自分の認識ミスで
実際はNature論文にあるCAMSの大気汚染分析をターゲットとした比較の話なんだろうな

これもうツリーダイヤグラムだろ

人間の知性のあり方として
①事象をまず概念・記号に翻訳して、翻訳物で思考する「隔靴掻痒」タイプ(靴の上から足を掻くピント外れ)
②事象のモデルを脳内構築して、概念化・理論化されていない要素を検討して具体化できる「カメラアイの高知能版」タイプ
が居て
非言語データを扱うAIは②
ツリーグラムを盲信するのは①

ツリーダイヤグラムって、
図書分類や生物種の分類では未だに使われているけど
情報学の観点では
人間にとり扱い易く理解し易いデータ表現なだけで
物事を正確に表現するデータ構造では無いね

てか間違っても許されるもんな
今日晴れる予定だったろ😡

数学の公理体系は一見、ルールベースでツリー・ダイヤグラムとして表現可能に見えるけど
数学の研究や成果は、ルールの拡張や新しい概念の取り込みで成し遂げられる点で、ツリーダイヤグラムの修正拡張を脳内モデルのネットワーク・ダイヤグラムで行う
と考えるのが自然だね

実際、DNNの層間接続はツリーダイヤグラムのように見えても、高次ベクトル空間の処理はネットワーク構造ベースだよね

最近の予報まったく当たらんよな、1時間先の予報がリアルタイムで違うし

局所予報サービス複数と雨雲レーダー予測を併用する限り、直前予報が大きく外れる事は少ないかと

ただし数年前の雨雲レーダーの通知は、
山岳気象がそのまま平野部に移動するかのような荒唐無稽な予報が毎回出た時期があって、嘘予報と化していた事もあるから
複数ソースの自己判断が重要
確実な未来を読み取る行為と
外れ予報を論う行為には、乖離がある

あー、また統失が狭い領域で思い付きを並べる愚民スレと化してるな

今回話題とは完全無関係で
長期気象予測に大気化学反応が大きく関与し得る事例は
・地球のアルベドと熱流入に寄与する高層雲形成に、太陽活動低下時の外宇宙放射線の増減が寄与する話(2012年)
・極域成層圏雲形成の氷晶核となるエアロゾルの増減が、極域外の大気汚染の流入に影響され得る話(1990年頃)
とかあるにはあるな、どれも地球環境大規模変動議論のネタ

名前もいいな
ローマ神話の天気の神

ちなみに後者は提唱者のレクチャーを1対2で聞かされた地獄絵図の記憶
当日朝いきなり連れてかれて英語説明だから半分以上寝ていたし、質疑応答でやり込めちゃいけないレクチャーっし、もう地獄

ラマン分光の人が劣等感で
他分野を攻撃するのは謎すぎるね

天気予報は統計だからAI向けだね

女の気象予報士とか最初から顔採用だしな

専攻「ラマン散乱」→ラマン/マイクロ波/中性子線分光学

自称「生命科学者」→要ファーストオーサー論文

90年代前半東大有名研究室がやってたKH同型対応を知らずに誰かを罵倒してしまったり
90年代後半東大生産研研究室が取りまとめ役になっていた大規模地球環境シミュレーションの話も全く理解できなかったり

ダメな人はとことんダメ

つか2017年4月以降どの分野の話でも
あたおか埋め立てしかなくて
まともな話ができるやつ1人しかいないのに
その悲惨な状況を毎回再発見する無能さは
哀れだね

30年前からある当たり前の説明をされて
発言者を特定したつもりになる見識のなさは
無知蒙昧で無学で妄想癖の激しい患者さんだよな

海外在住天文学者が専攻とは異なる視点から
超有名科学者の宇宙論を解説している場面で
「どのブルーバックスを読んだらお前のように知ったかぶりができるんだ？」
と意味不明な因縁を付けた有名あたおかだからしょうがない

その古傷を2017年2月から2025年まで8年間もトラウマとして抱えて、一般科学誌ニャートンを愛読して哲学者由来のシミュレーション宇宙説を振り回す狂気の姿は笑えたね
BH情報消失問題の話なのになんで理解に8年間もかかるのかと

yahooの雨雲レーダーで十分だろ？

アニメーション作成のコンピュータ化や絵の自動生成は1970〜80年代からある議論で
1983年映画「ゴルゴ13」が東洋リンクスのMC6800並列マシンLINKS-1(のレイトレーシング)を使ったフルCGアニメとして当初企画されていた話は伝説レベルの逸話だけど

それが無事に発展して画像自動生成まで辿り着かなかった理由は何故だろうね？

アメリカや現在のチャイナと違って、
大艦巨砲主義でリソースが一点集中してしまって、
競合他社による競争的発展が期待できず、
一個ここけると後が続かない、といったガラパゴス条件もあるんだろうな
うまくいっても独占回避で競合が多過ぎて海外進出まで手が届かない分野もあるし、国内市場規模のネックを海外需要で乗り越える綿密な戦略が必要なんだろうね

上の記事を読むと映画ゴルゴ13のフルCG計画破綻の原因は
・並列マシンLINKS-1完成が遅かった
・LINKS-1以前にコンピュータを用意せず
グラフィックワークステーションによるデータ作成や小規模シミュレーションが現場では行えなかった
・代わりに、手書き図面の座標を手作業で決めていく非効率な作業をして、CG作成速度が公開予定日に到底間に合わない状況になった→ 結果、映画のCGは13カットのみ

最後の話は、スキャナー入力とかモデリングツールで効率化する余地があっただろうに、社員がCGに興味ある人を寄せ集めた素人集団だから常識的判断の実現が難しかったのかな
何事も成功させるために綿密なプランを立てて、それでもいくらでも破綻するのを乗り越える経験が必要なんだろうね
その経験を積む場のない初期開拓的開発は大変だわな

逆に過去の気象を推測してくれないかな

5000倍てそれもう予報じゃなく予知のレベルやろ

スパコンのまともな計算のデータとモデルをおんぶに抱っこ使って
特定の処理の速度だけが、まともな計算の5000倍早いと威張っているだけ

まあ従来方式では効率の出なかった部分を
AI手法で省力化できるという話は1990年代から続いていて2022/3年以降各所から成果が出ている話なので、
Microsoftがイキり顔で自慢する話ではない

世の中の商用GPUファームのトータルサイズが
占有利用可能GPU搭載スパコンより大きくなった時点で
金さえかけてGPUレンタルできれば、
スパコンを上回る速度を達成できるのも当たり前
な側面もあるね

もちろんマシンを押さえるだけでなく
アルゴリズム改善で計算量を抑える事が重要で
今はAIによる最適化問題解決ニーズが高まって
性能向上が著しいのも大きな要因だよね

基幹だったはずのOSもまともに開発できなくなってる無能MSなんかに騙されてんじゃねーよｗｗｗ

地質データに限定せず、
過去2000年範囲なら樹齢の長い木の年輪データ
有史範囲なら古文書のイベント記述や生活の変化
数万年以上なら南極の氷や化石といった準地質学的データ

気象モデルの話は
あたおかと接点のない海外在住の人に担当して欲しいね
日本在住だと日本語常用だから、英語の読めないあたおかのターゲットになって誰もやりたがらない

2017年2月の宇宙論の人は
どうやってその問題をクリアしたのかと思ってたら
あの分野の海外在住の人がこっそりプロフにそれっぽい事を書いてたね
2017年以前その分野の嫌儲スレは極端に少なくて、メインはもっと昔の旧速スレだった記憶

スキー場に雪降るかどうか、冬場はいっつもGFS見てるは

地震予知は？
震源とマグニチュード
あれって規則性ないか？

富士通　2ナノＣＰＵ開発試作チップ　なお製造は台湾