従来の気候モデルは、大気、海洋、森林、氷冠を支配する物理法則に基づく複合数学方程式を実行することで、温室効果ガス濃度の上昇に対して地球がどのように反応するかを予測している。これらのモデルは一般的に実行に巨大なコンピューターを必要とし、これらのプロセスの不完全な理解と翻訳によって制限されている。

これらの気候シミュレーションの出力で訓練された人工知能（AI）モデルが、研究者がはるかに高速で、はるかに少ないコンピューティング・パワーで類似の予測を提供することを可能にし始めている。さらに、広く利用可能な気象データをAIモデルに大量に投入することで、特に短期的・地域的予測に長けており、地球物理学的プロセスの完全な理解に依存しないシステムを作り出している。

31歳のカリフォルニア大学ロサンゼルス校コンピューターサイエンス助教授、アディティア・グローバーは、これらの技術を使用して、2023年にリリースされたAIモデル「クライマックス（ClimaX）」の開発を支援した。同モデルは数日から数十年にわたって、世界中のどこでも天気現象と気候変動を予測できる。

グローバーによれば、これは天気と気候のための最初の基盤モデルだという。基盤モデルとは、AIにおいてさまざまな応用に適応できることを意味する用語である。

グローバーと研究仲間、それにマイクロソフトの研究者らは、幅広いシナリオで実行された多数の気候シミュレーション、衛星や天気パターンのレーダー観測を含む巨大なデータセットでツールを訓練した。彼の研究グループはクライマックスの構築を続け、最近では「ストーマー（Stormer）」と「シーズンキャスト（SeasonCast）」をリリースした。これらはモデルが将来のイベントをより遠くまで予測する際に発生するエラーを削減するものだ。

他のAI基盤モデルと同様に、クライマックスは特定のデータを使用してファインチューニングされ、特定の問題について専門知識を得ることができる。オープンソース・ツールなので、誰でもそれを使用したり、自分の質問を探求するために調整したりできる。

例えば、いくつかの非営利団体は、作物収量、自然災害による被害、森林伐採の予測を改善するためにモデルを調整している。

グローバー自身は、特により高解像度の地域別の結果を生成することに焦点を当てて、技術の改良を続けている。

それは彼が育った国であるインドを含む。インドは気候変動の最も破壊的な結果のいくつかに直面している国の1つだ。

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