Transforming Weather Prediction with Deep Learning and Quantum Computing

• Project/Area Number: 25H00752
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 小槻 峻司 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 教授 (90729229)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 近藤 圭一 気象庁気象研究所, 気象観測研究部, 主任研究官 (00735558) ; 計良 宥志 千葉大学, 大学院情報学研究院, 助教 (00887705) ; 岡崎 淳史 千葉大学, 環境リモートセンシング研究センター, 准教授 (10790842) ; 西澤 誠也 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 上級研究員 (40447892) ; 徳田 慶太 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 准教授 (50762176)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥45,630,000 (Direct Cost: ¥35,100,000、Indirect Cost: ¥10,530,000); Fiscal Year 2025: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
• Keywords: データ同化 / AI天気予報 / 量子計算 / 深層学習 / アニーリング

Outline of Research at the Start

天気の変化が激しい集中豪雨をより正確に予見するためには、天気予報を1,000回以上実行するアンサンブル天気予報により信頼性の高い豪雨予測情報を得ること、そしてその天気予報を頻繁に更新することが必要である。本研究では、AI天気予報モデルと、量子計算機を用いたデータ同化を統合し、両者の相乗効果により現業天気予報を大きく超える情報を創出する。本研究は、AI天気予報モデルの獲得する低次元の潜在空間における時間発展を、超高次元の大気現象に同期させる、新しい天気予報のパラダイムを創成する。過去10年間の気象災害事例を対象に、大アンサンブル予測に基づいて現業天気予報よりも先見的な気象災害予測を実現する。