Google DeepMindの気象予測と音楽生成AI
以前、テックジャイアントが独自のAIで気象予測にチャレンジしている、という話をしました。
その時は目次だけで深堀りしなかった、「３．Google DeepMind」について進展があったので記事を紹介します。元論文はこちら。
ようは、
彼らが開発した気象予想AIモデル「Glaphcast」が、従来モデル（前回紹介したファーウェイ版含む）を上回る性能を出した、
という話です。
具体的な数値でいうと、最大10日先までの気象条件を、早くかつ正確に予測することが出来、1300カ所超の実証実験エリアの90%以上で実現したとのことです。
気象予測である以上、正確性に加えて「早く」予測することはとても意義があります。文中でも、従来よりも3日早くハリケーン到来を予測することが出来た、とあり、避難含めて生命・産業被害を抑えることに直結します。
彼らの手法は、従来の計算手法とは大きく異なっています。
シンプルに言うと、従来が演繹的で彼らは帰納的なアプローチです。
硬い言葉を使ったので砕いておきます。
従来は、物理学の法則に従ってそれを近似的に数値計算していました。
そして今回は、過去40年間の気象データからパターン予測した、ということです。
量が質を凌駕する典型的なケースですね。
そのグラフキャストのアルゴリズムは、GNN（グラフニューラル・ネットワーク）とよばれるもので、今回はオープンソース（誰でもソースを見れます）となっています。
このアルゴリズムについていくつかサイトをみたのですが、難しいので比較的丁寧に書いているサイトを紹介するにとどめておきます。
このGNNは、他の基礎科学の分野でもちょくちょく見かけるようになりました。１つだけ例として載せてきます。
気象テックという言葉もこの近年よく見かけるようになりました。
気象予測が高度化することは、個人に日常生活では感じにくいですが、産業・社会面では相当インパクトを及ぼします。
実は、最近Google DeepMindは、また別の興味深いAIモデルを発表しています。これは逆に個人への影響が大きいかもしれません。
「音楽生成AI」です。
もうタイトルだけで十分な気がしますが、もう1つ添えておく必要があるのがYoutubeとの提携です。（YoutubeもGoogle事業です）
何となくざわざわするのは私だけでしょうか？
このあたりはBlogにも記載されているので、今回はその紹介だけにとどめておきます。
丁度投稿している最中に、OpenAIサム・アルトマンの解任速報が流れてきて、いよいよAI戦国時代がエスカレートしそうです。