1: 2019/05/11(土) 20:12:15.64 ID:CAP_USER
 京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授と大庭ゆりか特定助教は、ディープラーニングを用いて10年間の平均気温の上下を最大精度97%で推定する手法を開発した。

 気候変動予測は従来、スーパーコンピュータを用いた物理計算が主流だ。しかし、既知の物理学の知見を積み重ね、モデル化して全体を理解する「ボトムアップ型」の従来手法では、細かく計算しようとすればするほど精細なシミュレーションモデルとより大きなスパコンが必要となり、予算とマンパワーを膨張させてしまう問題があった。

 対して本研究では、統計的に傾向を分析する「トップダウン型」の思考を取り入れた。まず、過去の全世界の気温データから連続した30年分を抜き出し、縦に1月から12月の各月の温度、横に30年の年ごとの温度を配置し、温度の高低を色で表した疑似カラー画像を生成した。画像にするのは、人工知能がその特徴を学習しやすくするためだ。

続きはソースで

論文情報:【Frontiers in Robotics and AI】Forecasting Climatic Trends Using Neural Networks: An Experimental Study Using Global Historical Data
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00032/full

https://univ-journal.jp/25854/
images


引用元: 【気候変動】ディープラーニングで将来気温の上下を推定 京都大学が提案する新発想の気候予測[05/11]

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4: 2019/05/11(土) 20:32:08.44 ID:CnneXTZW
10年後はあとでいいから
まず、明日の絶対間違えない傘必要性の有無御願いします

5: 2019/05/11(土) 20:35:34.84 ID:5HDrheEh
ほれみろ!
気温が下がることもあるってどこが温暖化や!
嘘つき予報士どもめ。

9: 2019/05/11(土) 21:15:11.74 ID:hkFPgQEG
>>5
ほら見ろって言っても、記事でも全世界で見れば温暖化が進むと書かれているだろ

13: 2019/05/11(土) 22:27:22.80 ID:KOdQrYXO
>>5
地球全体では温暖化
ちゃんと読め

34: 2019/05/12(日) 12:54:16.26 ID:OhYobDtH
>>5
資格もった予報士ほど慎重な言い回ししとるだろ

理系の学術的な言い回しに慣れる練習してみろ

42: 2019/05/12(日) 17:13:06.60 ID:nutN68yy
>>5
過去のデータに基づいた予測で言ったことは嘘にはならないよ

根本的に考え直した方がいい。

あと、嘘と予言と預言と予測の違いも知っておいた方がいいよ。

6: 2019/05/11(土) 20:53:11.23 ID:ySrOQfBS
温暖化ありきで議論しても無意味だ。

7: 2019/05/11(土) 20:54:09.25 ID:040p3sji
日本が原発をとめたから予測モデルも変更に

8: 2019/05/11(土) 21:03:14.52 ID:e/rIJote
太陽系が銀河を一周する間に、氷河期ゾーンみたいな所があるらしい

10: 2019/05/11(土) 21:35:20.81 ID:TZsRJRIb
ここ3カ月のデータを元に推定させたところ、100年後には気温が5000度になっていると推定されました

11: 2019/05/11(土) 21:52:45.30 ID:sm75c0WK
こんなの、地球が誕生してからのデータを学習させないと意味ないんじゃないの?

12: 2019/05/11(土) 21:59:01.42 ID:S3iKzmYg
ディープラーニングは物理法則に基づいて答えをだすのではなく過去の統計から答えを出すという性質のもの
最近は統計が色んな分野で幅を利かせているが統計は本質とは一切関係がないということも忘れていはいけない
よく当たる占いと全く同じことなのだから

20: 2019/05/12(日) 01:26:35.46 ID:2SRUHl2C
>>12
deepラーニングで多様される統計はいわば古典物理
ある地点での全ての情報があればその後を確実に予想可能という論理
そういうものを否定してきたのが量子論だけど、例えばアインシュタインは古典物理側の人
量子論的統計に果たして意味があるのか、その辺の方がオカルトチックだで

14: 2019/05/11(土) 22:59:03.96 ID:MMq666cc
>>1
30年間の気象データって言ってもデータ自体の正確性が間違ってれば当てにならないのでは?観測機器や測定場所って一定じゃないし

15: 2019/05/11(土) 23:01:50.51 ID:lKvYrQIE
>最大精度97%

最低精度は0%なのであろう。つまり大外れもあるから、結局信用できない

16: 2019/05/11(土) 23:12:34.15 ID:q9PtQpyX
さんざん叩かれた研究を再度さらしものにするのか

17: 2019/05/11(土) 23:21:24.81 ID:LGqPtOi3
素人目にもなんか微妙な研究...

18: 2019/05/11(土) 23:32:37.75 ID:XW4cyIoa
1950年から30年間のデータで学習してその後の10年間を予想して実際の観測結果で答え合わせしてみてよ
昔は寒冷化すると予想されてたでしょ
教師データの傾向を踏襲してるだけじゃないの
教師データをいつの範囲で区切るかで結果が変わりそうなんだけど

19: 2019/05/11(土) 23:41:25.69 ID:BDlcFeHY
無意味な過去データに囚われた虜囚ができるだけじゃね

31: 2019/05/12(日) 10:33:15.25 ID:Uu0Kydsm
>>19
入力と出力のセットを学習することになると思うが、
そこで過学習をどうすれば避けられるかがカギになりそうだな

22: 2019/05/12(日) 01:43:35.25 ID:i3e7Q3Ns
なんとなく
これまでのデータを説明するための法則性をつくってるだけで
これからあとの予測には無力そう
たとえば
株価に対してこれを使った場合
どれだけ正確な未来予測ができるのか?

23: 2019/05/12(日) 02:40:16.24 ID:82/PLI9h
>>22
株価は基本的に予測結果が株価に影響を与える
フィードバックがデカいから発散・発振する
たとえとして悪すぎる

50: 2019/05/16(木) 20:17:49.81 ID:MJBaSs66
>>22
もうアメリカやヨーロッパは大事な株は公開しとらんわ

24: 2019/05/12(日) 04:39:56.26 ID:wu4rSRpj
気候変動は太陽活動の影響が大きい
こんな研究役に立たない

25: 2019/05/12(日) 06:24:46.94 ID:vuNhJDdb
もしかして地震もこの発想で予測できるのでは

27: 2019/05/12(日) 07:23:08.72 ID:PI0IlyaE
それをすると、都合の良い環境破壊の研究をしていた英国が倒れるのでダメです。

30: 2019/05/12(日) 10:09:58.73 ID:LLUgxaTq
これな、ディープラーニングなんて人間と変わらんで?
そんな大したもんじゃないからw
過度の期待は禁物

32: 2019/05/12(日) 10:47:09.76 ID:+OrKoxQ4
過去30年分の気温データを学習したら、過去30年どの時点からも十年分の平均気温を地域別でも出せるようになったんですか

33: 2019/05/12(日) 11:06:04.86 ID:gURmWVWv
たぶんこの研究した人はGAFAが引き抜きにかかる

35: 2019/05/12(日) 13:57:03.79 ID:j6ZIhkox
明日の天気でさえ外れるのに