国立環境研究所と共同で、気候予測データを機械学習により詳細化する技術の開発に成功（Scientific Reportsに掲載）

当社と国立環境研究所の研究チームは、機械学習を用いて気候予測情報を詳細化するダウンスケーリング手法を開発しました。これにより、地球規模の解像度の粗い予測情報から、50倍の解像度をもつ詳細情報を得ることが可能となりました。研究チームは実データによる検証により、気温や降水量の局所的な統計量に加えて、離れた地点間の気候現象の関係を高速かつ詳細に予測できることを示しました。本研究は、空間的な広がりを考慮した気候変動の影響評価への活用が期待されます。リリース本文の詳細は、こちらをご覧ください。

本研究の成果は、ネイチャー・パブリッシング・グループの英総合科学誌「Scientific Reports」（オンライン）に掲載されました。

タイトル: Deep generative model super-resolves spatially correlated multiregional climate data
著者: Norihiro Oyama, Noriko N. Ishizaki, Satoshi Koide, Hiroaki Yoshida
掲載誌: Scientific Reports
掲載日: 2023年4月25日
https://doi.org/10.1038/s41598-023-32947-0