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未来社会では，様々な自律システムが，時々刻々と複雑に変化する気象と社会に応じて，自然との調和を保ちながら社会課題を解決するサービスを提供しているだろう。そのような未来社会を実現するためには，現在の天気予報が対象とする気象よりも，更に人の生活に近い“微気象”に対する予測情報が必要となる。ここで言う微気象とは，土地利用・建物・植生および人間活動などの影響を強く受ける地表から高度100 m程度までの気象現象のことである。この微気象を予測できるようになり，図1に示すような微気象予測情報を包含した気象情報基盤（インフラ）が整備されれば，上述のような様々な未来社会サービスが実現されるだろう。しかし，現状では，微気象予測シミュレーションの計算コストが大きなボトルネックの1つとなっている。例えば，2 km四方の領域を5 m解像度で，30分先までを予測するのに，スパコンを使っても数時間かかってしまう。予測にかかる時間を1,000分の1程度に劇的に低減しないとリアルタイムサービスを実現することはできない。 近年，著者らの研究グループでは，深層学習を援用したAIシミュレーション技術を開発し，街区微気象に関する30分先までの高解像...
Online ISSN : 2435-2292
Print ISSN : 0375-9253
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