地球環境基盤モデルによる学習型データ同化手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K03183
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連; 小区分60030:統計科学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 滋賀大学
• 研究代表者: 飯山 将晃 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (70362415)
• 研究分担者: 大塚 道子 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (20636055)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2028年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2027年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円); 2026年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2025年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
• キーワード: 深層学習 / サロゲートモデル / 気象予測 / データ同化 / 基盤モデル

研究開始時の研究の概要

地球環境基盤モデルと名付ける，物理シミュレーションとデータ同化結果を教師データとした深層学習ベースの生成モデルと，地球環境基盤モデルを用いた下流タスクからなる新たな技術群を実現することが本研究の目標である．これを実現するために，気象データ特有の性質を反映した基盤モデルの構築を行い，基盤モデルを用いた気象予測手法の開発および学習型データ同化手法の開発を行う．また，基盤モデルの性能を検証するため，基盤モデルを用いた説明可能な気象予測手法の開発を行う．