計画研究

A01 調和的予測班

研究課題名
A01：AI融合シミュレーションによる微気象の調和的予測技術の創出
研究代表者
大西 領 東京工業大学 学術国際情報センター・准教授
https://www.turb.gsic.titech.ac.jp

概要

自律飛行ドローンなどが刻々と変化する環境に応じて様々なサービスを提供する未来都市を実現するためには、それら自律システム群へ微気象（人工物や人間活動の影響を強く受ける地表付近の詳細気象）予測情報を提供するだけでなく、自律システム群が取得する大量のセンサー情報を予測に活用するという双方向性によって、現実気象とサイバー気象を融合することが必要不可欠である。

本研究班はその融合を実現するために、刻々と変化する社会と環境に適合しつつ、即時性（リアルタイム性）も兼ね備えた調和的予測シミュレーション技術を創出する。具体的には、超高密度観測による大量の環境センサー情報だけでなく人工排熱などの社会経済情報を、独自の分散型マルチスケールデータ同化法によりシミュレーションに融合することで適合性を持った予測を実現する。さらに、AI技術と予測シミュレーション技術を融合することにより超高速に予測情報を創出できるリアルタイム微気象予測システムを実現する。

背景と学術的問い

現実とデータが高度に連動し、人々が安心して創造的に暮らすことができる自然と調和した自律制御社会を実現するためには、現実とデータ（サイバー空間）の融合が必要不可欠である。気象現象に関してはその融合がある程度実現しており、天気予報という身近なサービスが提供されている。しかし、人の生活や安全に直結し、様々な社会課題に関係する微気象に関しては、そもそも“微気象予測が可能なのか？”、“予測可能な「時空間スケールと精度」の限界はどれだけなのか？”自明ではない。自然現象由来の不確実性だけでなく、社会経済活動由来の不確実性も加わるので、特に微気象スケールにおけるその問いは学際的に興味深いものである。

目的および独自性と創造性

本研究では、上記の問いに答え、さらには微気象スケールの現実気象とデータの融合を実現するために、刻々と変化する環境と社会に適合した予測情報をリアルタイムに提供する微気象の調和的予測技術を開発する。

本研究班は、建物解像・微気象シミュレーション（図1）技術で世界の先端を走る。本研究では、独自の分散型マルチスケールデータ同化法（代表機関の特許申請技術）により、超高密度観測による大量の環境センサー情報と社会経済情報を微気象シミュレーションに同化（融合）することにより、環境と社会への適合性を実現する。さらに、近年急速な発展を見せるAI技術を活用し、それと予測シミュレーションの融合技術により即時性（リアルタイム性）も実現することで現実空間と調和したサイバー気象空間を構築し、微気象の調和的予測を実現する。例えば、2km四方に対する5mメッシュの詳細度での、微気象の解析プロダクト（シミュレーション結果と観測値とをデータ同化して得られる格子点データセット）を構築しつつ、30分先までの予測を1分毎に更新するというリアルタイム予測技術を世界で初めて開発する。数mメッシュという超高精細な街区微気象シミュレーションの計算負荷は非常に大きく、現状では、そのようなリアルタイム運用を行うことは到底できない。このボトルネックを新開発の独創的なAI融合シミュレーション技術 [参考論文1] を基盤として解決する。

1922年、当時は人力計算だった時代に、数値天気予報の試みが英国で初めて行われた。これは「リチャードソンの夢」と呼ばれている。それから100年近くたち、数値天気予報は身近なものになっている。一方で、建物密集街区などの微気象を30分程度先まで予測しようとする取り組みはなされておらず、街区の微気象予測に関して当研究が世界に先駆けて挑戦しようとしている。この挑戦的な課題を、シミュレーション科学とデータ科学の独創的な融合技術により解決する。

図1：代表者らが実施した建物解像・街区微気象シミュレーション結果の例。
東京駅周辺の気温の3次元分布が示されている。
関連動画を日本科学未来館で「東京ヒートアイランド」として常設展示中。
参考論文1：
Onishi et al., Super-Resolution Simulation for Real-Time Prediction of Urban Micrometeorology, Scientific Online Letters on the Atmosphere, Vol. 15, 178−182 (2019)