大規模学習による新しい降水予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 22KJ0533
• 補助金の研究課題番号: 21J00927 (2021-2022)
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金 (2023); 補助金 (2021-2022)
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分22040:水工学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 金子 凌 東京大学, 生産技術研究所, 特別研究員(PD) (20973374)
• 研究期間 (年度): 2023-03-08 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)

研究開始時の研究の概要

目的は、ディープラーニングを用いた降水予測モデルの高精度化である。現業のモデルの予測精度を超えることを目指す。現在、ディープラーニングを用いた降水予測に適した、又は適していない事例が存在し、それらの傾向が明らかになりつつある。これらを踏まえ、どのようなモデルを構築し、そのモデルにどのようなデータを学習させるかを検討する。また、世界で観測されたデータを学習させることで、日本での降水予測精度が向上するかどうかも検討する。