(57)【要約】【課題】任意の地点の気象を高い精度で予測すること。【解決手段】一実施形態に係る気象予測システムは、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成する。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つのデータ集合は、一つの観測地点における時系列気象データと、該観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応する複数の地点ブロックと、中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。各地点ブロックは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応する位置ブロックと、中間値を生成するカップリングブロックとを含む。【選択図】図４
2020091171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つのプロセッサを備え、
前記少なくとも一つのプロセッサが、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成し、
前記入力データが、前記複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含み、
一つの前記観測地点に対応する一つの前記データ集合が、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、前記対象地点の地理的位置とを含み、
前記ニューラルネットワークが、前記複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して前記予測データを生成するアセンブリブロックとを含み、
前記複数の地点ブロックのそれぞれが、前記時系列気象データに対応する気象ブロックと、前記観測地点および前記対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して前記中間値を生成するカップリングブロックとを含む、
気象予測システム。
【請求項２】
前記対象地点が前記複数の観測地点のいずれとも異なる、
請求項１に記載の気象予測システム。
【請求項３】
前記対象地点が、前記複数の観測地点のうち最も外側に位置する２以上の観測地点を結ぶことで画定される地理的範囲内に位置する、
請求項１または２に記載の気象予測システム。
【請求項４】
少なくとも一つのプロセッサを備える気象予測システムにより実行される気象予測方法であって、
複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップを含み、
前記入力データが、前記複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含み、
一つの前記観測地点に対応する一つの前記データ集合が、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、前記対象地点の地理的位置とを含み、
前記ニューラルネットワークが、前記複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して前記予測データを生成するアセンブリブロックとを含み、
前記複数の地点ブロックのそれぞれが、前記時系列気象データに対応する気象ブロックと、前記観測地点および前記対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して前記中間値を生成するカップリングブロックとを含む、
気象予測方法。
【請求項５】
複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップをコンピュータに実行させ、
前記入力データが、前記複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含み、
一つの前記観測地点に対応する一つの前記データ集合が、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、前記対象地点の地理的位置とを含み、
前記ニューラルネットワークが、前記複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して前記予測データを生成するアセンブリブロックとを含み、
前記複数の地点ブロックのそれぞれが、前記時系列気象データに対応する気象ブロックと、前記観測地点および前記対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して前記中間値を生成するカップリングブロックとを含む、
気象予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の一側面は、気象予測システム、気象予測方法、および気象予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
気象を予測する仕組みが従来から知られている。例えば、特許文献１，２のいずれにも、高速にかつ簡易に降水域の発達および衰退を予測する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３３７７０７３号公報
【特許文献２】特許第３３７７０７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
気象観測装置により気象が観測されない地点の気象予測については、予測の対象となる地理的範囲が比較的広かったり、精度が十分でなかったりする。そのため、任意の地点の気象を高い精度で予測することが望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面に係る気象予測システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成する。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【０００６】
本開示の一側面に係る気象予測方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える気象予測システムにより実行される。気象予測方法は、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップを含む。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【０００７】
本開示の一側面に係る気象予測プログラムは、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップをコンピュータに実行させる。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【０００８】
このような側面においては、複数の観測地点での過去の気象だけでなく、それぞれの観測地点の地理的位置と対象地点の地理的位置とをさらに含む入力データがニューラルネットワークに与えられる。対象地点の気象を予測する際に観測地点と対象地点との間の地理的位置が考慮されるので、任意の地点の気象を高い精度で予測することが可能になる。
【０００９】
他の側面に係る気象予測システムでは、対象地点が複数の観測地点のいずれとも異なってもよい。この場合には、気象観測装置を用いて気象が観測されない地点の気象を予測することができる。
【００１０】
他の側面に係る気象予測システムでは、対象地点が、複数の観測地点のうち最も外側に位置する２以上の観測地点を結ぶことで画定される地理的範囲内に位置してもよい。複数の観測地点で囲まれるように対象地点が設定されることで、対象地点の気象が周囲の時系列気象データに基づいて予測される。したがって、対象地点の気象をより高い精度で予測することが可能になる。
【発明の効果】
【００１１】
本開示の一側面によれば、任意の地点の気象を高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】観測地点と対象地点との位置関係の例を示す地図である。
【図２】実施形態に係る気象予測システムで用いられるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】実施形態に係る気象予測システムの機能構成の一例を示す図である。
【図４】実施形態に係る気象予測システムで用いられるニューラルネットワークの一例を示す図である。
【図５】実施形態に係る気象予測システムの学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る気象予測システムの予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】予測結果の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら本開示での実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１４】
［システムの概要］
実施形態に係る気象予測システム１は、指定された場所の将来の気象を予測するコンピュータシステムである。気象とは、大気の状態のことをいう。予測される気象要素は限定されない。例えば、気象予測システム１は、地上から見た大気の状態（晴れ、曇、雨など）、気圧（海面気圧）、気温、湿度、風向、風速、感雨（降水があるかないかを示す指標）、または降雨強度（単位時間当たりの降水量）を予測してもよい。
【００１５】
気象予測システム１は機械学習を利用する。機械学習とは、与えられた情報に基づいて反復的に学習することで法則またはルールを自律的に見つけ出す手法である。気象予測システム１は、ニューラルネットワークを含んで構成される計算モデルを用いた機械学習を実行する。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系の仕組みを模した情報処理のモデルのことをいう。例えば、気象予測システム１は深層学習を実行することで気象を予測する。深層学習とは、多層構造のニューラルネットワーク（深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ））を用いた機械学習のことをいう。
【００１６】
気象予測システム１は、学習を繰り返すことで計算モデルを生成し、この計算モデルを学習済みモデルとして取得することができる。これは学習フェーズに相当する。学習済みモデルは、将来の気象を予測するために最適であると推定される計算モデルであり、“現実に最適である計算モデル”とは限らないことに留意されたい。気象予測システム１は、学習済みモデルを用いて入力データを処理することで、将来の気象を示す予測データを出力することもできる。これは予測フェーズに相当する。
【００１７】
学習済みモデルはコンピュータシステム間で移植可能である。したがって、或るコンピュータシステムで生成された学習済みモデルを、別のコンピュータシステムで用いることができる。もちろん、一つのコンピュータシステムが学習済みモデルの生成および利用の双方を実行してもよい。すなわち、気象予測システム１は、学習フェーズおよび予測フェーズの双方を実行してもよいし、学習フェーズおよび予測フェーズのいずれか一方を実行しなくてもよい。
【００１８】
気象予測システム１は、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データを計算モデル（ニューラルネットワーク）に与えることで、一つの対象地点での将来の気象を示す予測データを生成する。観測地点とは、観測装置を用いて気象が観測される地点のことをいう。例えば、観測地点は、気象観測装置が設置された地点であり得る。観測地点の個数、個々の観測地点の配置、および観測地点間の距離は何ら限定されない。対象地点とは、将来の気象が予測される地点のことをいう。典型的には、対象地点は、複数の観測地点のいずれとも異なる地点であり、具体的には、気象観測装置を用いて気象が観測されない地点であり、例えば、気象観測装置が設置されていない地点である。しかし、観測地点が対象地点として選択されてもよい。対象地点は、複数の観測地点の少なくとも一部で確定される地理的範囲内の任意の位置であり得る。「地理的範囲内」という用語は、地理的範囲の境界を含む概念であってもよい。
【００１９】
図１は、観測地点と対象地点との位置関係の例を示す地図である。この例では、多数の観測地点９１が示されている。図１は、対象地点を包含する地理的範囲の一例も示す。複数の観測地点９１のそれぞれでの過去の気象に基づいて対象地点の気象を予測する場合には、地理的範囲９２は、最も外側に位置する２以上の観測地点９１を結ぶことで画定される。したがって、地理的範囲９２は、複数の観測地点９１のすべてを含むように設定される。この場合には、地理的範囲９２内の任意の場所（例えば、地点９３、地点９４、または地点９５）が対象地点になり得る。
【００２０】
［システムの構成］
図２は気象予測システム１を構成するコンピュータ１００の一般的なハードウェア構成を示す。例えば、コンピュータ１００はプロセッサ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信制御部１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を備える。プロセッサ１０１はオペレーティングシステムおよびアプリケーション・プログラムを実行する。主記憶部１０２は例えばＲＯＭおよびＲＡＭで構成される。補助記憶部１０３は例えばハードディスクまたはフラッシュメモリで構成され、一般に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶する。通信制御部１０４は例えばネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される。入力装置１０５は例えばキーボード、マウス、タッチパネルなどで構成される。出力装置１０６は例えばモニタおよびスピーカで構成される。
【００２１】
気象予測システム１の各機能要素は、補助記憶部１０３に予め記憶される気象予測プログラム１１０により実現される。具体的には、各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に気象予測プログラム１１０を読み込ませてその気象予測プログラム１１０を実行させることで実現される。プロセッサ１０１はその気象予測プログラム１１０に従って、通信制御部１０４、入力装置１０５、または出力装置１０６を動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行う。処理に必要なデータまたはデータベースは主記憶部１０２または補助記憶部１０３内に格納される。
【００２２】
気象予測プログラム１１０は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、気象予測プログラム１１０は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【００２３】
気象予測システム１は１台のコンピュータ１００で構成されてもよいし、複数台のコンピュータ１００で構成されてもよい。複数台のコンピュータ１００を用いる場合には、これらのコンピュータ１００がインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つの気象予測システム１が構築される。
【００２４】
図３は気象予測システム１の機能構成の一例を示す図である。本実施形態では、気象予測システム１は、気象を予測するための学習済みモデルを生成する第１システム１０と、将来の気象を示す予測データをその学習済みモデルを用いて生成および出力する第２システム２０とを備える。第１システム１０は、機械学習を実行することで学習済みモデルを生成および取得する学習部１１を機能要素として備える。第２システム２０は、その学習済みモデルを用いて入力データから予測データを求める予測部２１を機能要素として備える。
【００２５】
上述したように、学習済みモデルはコンピュータシステム間で移植可能である。したがって、本実施形態のように、第１システム１０で生成された計算モデルを、別のコンピュータシステムである第２システム２０で用いることができる。もちろん、気象予測システムを第１システム１０と第２システム２０とに分けることは必須ではない。
【００２６】
図４は気象予測システム１で用いられるニューラルネットワーク３０の一例を示す図である。ニューラルネットワーク３０は複数のブロックに分かれる。具体的には、ニューラルネットワーク３０は、複数の観測地点に対応する複数の地点ブロック３１と、一つのアセンブリブロック３２とを含む。
【００２７】
一つの地点ブロック３１は一つの観測地点に対応する。複数の地点ブロック３１は互いに独立し、これは、各地点ブロック３１が残りの地点ブロック３１のいずれともデータをやり取りしないことを意味する。図４は、観測地点Ａに対応する地点ブロック３１ａと、観測地点Ｂに対応する地点ブロック３１ｂと、観測地点Ｃに対応する地点ブロック３１ｃとを特に示す。観測地点の個数は２以上であればいくつでもよく、したがって、地点ブロック３１の個数は２以上の任意の数である。例えば、気象予測システム１が４８ヶ所の観測地点での過去の気象に基づいて対象地点の気象を予測する場合には、ニューラルネットワーク３０は４８個の地点ブロック３１を含む。
【００２８】
ニューラルネットワーク３０に入力される入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つのデータ集合は一つの観測地点に対応する。したがって、複数の地点ブロック３１は複数のデータ集合に対応するということができる。図４は、観測地点Ａに対応するデータ集合Ａと、観測地点Ｂに対応するデータ集合Ｂと、観測地点Ｃに対応するデータ集合Ｃとを特に示す。
【００２９】
それぞれのデータ集合は、対応する観測地点における時系列気象データと、該観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。時系列気象データは、或る時間幅における観測地点での気象の推移を示す時系列データであり、より具体的には、連続する複数の観測時刻のそれぞれにおける観測地点の気象を示すデータである。時系列気象データは、一つの観測時刻とその時点での気象を示す１種類以上の気象値との組を複数個含む。地理的位置とは、現実世界における地表上の位置のことをいい、例えば緯度および経度で表される。
【００３０】
図４は観測地点Ａのデータ集合Ａを例示する。この例では、時系列気象データは、基準時ｔ０からその１時間前までの間に１０分間隔で得られた気象値を示す。言い換えると，その時系列気象データは時刻および気象値の組を７個含んで構成される。この例では、気象値は気温、湿度、海面気圧、風（ｕ，ｖ）、および感雨で構成される。「風（ｕ，ｖ）」という表記は、東西方向のベクトル（風向および風速）と南北方向のベクトル（風向および風速）とで風を表すことを意味する。図４の例では、観測地点および対象地点の地理的位置はいずれも緯度および経度で示される。対象地点の地理的位置はすべてのデータ集合において同じである。
【００３１】
それぞれの地点ブロック３１は、時系列気象データに対応する気象ブロック３３と、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応する位置ブロック３４と、該気象ブロック３３および該位置ブロック３４の双方からの出力値を処理するカップリングブロック３５とを含む、気象ブロック３３と位置ブロック３４とは互いに独立し、これは、気象ブロック３３と位置ブロック３４との間でデータがやり取りされないことを意味する。気象ブロック３３は時系列気象データを受け付けて処理することで出力値を生成し、その出力値を処理結果としてカップリングブロック３５に渡す。位置ブロック３４は観測地点および対象地点の双方の地理的位置を受け付けて処理することで出力値を生成し、その出力値を処理結果としてカップリングブロック３５に渡す。気象ブロック３３および位置ブロック３４からカップリングブロック３５に渡される出力値は、ニューラルネットワーク３０での処理の途中で得られる中間値であるといえる。カップリングブロック３５はその中間値を処理することで出力値を生成し、その出力値を処理結果としてアセンブリブロック３２に渡す。地点ブロック３１（より具体的には、カップリングブロック３５）からアセンブリブロック３２に渡される出力値も、ニューラルネットワーク３０での処理の途中で得られる中間値であるといえる。
【００３２】
アセンブリブロック３２は、複数の地点ブロック３１（より具体的には、複数のカップリングブロック３５）から得られる複数の出力値を処理して予測データ（予測結果）を生成および出力するブロックである。例えば、気象予測システム１が４８ヶ所の観測地点での過去の気象に基づいて対象地点の気象を予測する場合には、アセンブリブロック３２は４８個の地点ブロック３１からの出力値を受け付け、それらの出力値を処理して予測データを生成および出力する。
【００３３】
ニューラルネットワーク３０内の個々のブロックの構成は限定されない。例えば、それぞれのブロックにおいて、層の個数、および個々の全結合層（ｆｕｌｌｙ−ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｌａｙｅｒ）でのノードの個数はいずれも任意に定められてよい。図４は個々のブロックの構成の一例も示す。この例では、気象ブロック３３は、１２０個のノードを有する二つの全結合層「ＦＣ１２０」と、２０個のノードを有する一つの全結合層「ＦＣ２０」とで構成される。位置ブロック３４は、１０個のノードを有する三つの全結合層「ＦＣ１０」で構成される。カップリングブロック３５も、１０個のノードを有する三つの全結合層「ＦＣ１０」で構成される。アセンブリブロック３２は、１０個のノードを有する二つの全結合層「ＦＣ１０」と出力層「ＦＣ１」とで構成される。
【００３４】
図４の例では、ニューラルネットワーク３０は基準時ｔ０から６０分後の気温を示す予測データを出力する。これは、ニューラルネットワーク３０が、任意の対象地点の６０分後の気温を予測するためだけに用いられることを意味する。任意の対象地点での別の時点での気温（例えば３０分後の気温）を予測したり、任意の対象地点での６０分後の別の気象要素（例えば感雨）を予測したりする場合には、気象予測システム１は別のニューラルネットワークを用意する必要がある。また、観測地点の個数を変える場合にも、気象予測システム１は別のニューラルネットワークを用意する必要がある。
【００３５】
［システムの動作］
図５および図６を参照しながら、気象予測システム１の動作を説明するとともに本実施形態に係る気象予測方法について説明する。図５は気象予測システム１の学習処理の一例を処理フローＳ１として示すフローチャートである。図６は気象予測システム１の予測処理の一例を処理フローＳ２として示すフローチャートである。図５および図６はそれぞれ、学習フェーズおよび予測フェーズに対応する。処理フローＳ１，Ｓ２のいずれも、本開示に係る気象予測方法に対応し得る。
【００３６】
図５を参照しながら、学習部１１により実行される処理フローＳ１を説明する。この処理フローＳ１は学習済みモデルの生成方法の一例であるといえる。
【００３７】
ステップＳ１１では、学習部１１は、複数の観測地点のうちの一つを対象地点として選択する。学習のために用いられる複数の観測地点は任意の基準で選択されてよい。
【００３８】
ステップＳ１２では、学習部１１は、対象地点以外のすべての観測地点（すなわち、残りのすべての観測地点）のデータ集合を含む入力データを用いて機械学習を実行する。学習フェーズで用いられる入力データは、機械学習のための訓練データであるということができる。入力データの取得方法は限定されない。例えば、学習部１１は所与のデータベースにアクセスして入力データを読み込んでもよいし、他のコンピュータから送られてきた入力データを受信してもよい。この機械学習では、対象地点として選択された観測地点での実測値が正解として用いられる。学習部１１は、入力データをニューラルネットワーク３０に与えることで予測データを生成する。そして、学習部１１はその予測データ（予測結果）と正解との差（すなわち、誤差）に基づいて、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）などの手法を用いてニューラルネットワーク３０内の重みを更新する。
【００３９】
ステップＳ１３では、学習部１１は終了条件を満たすか否かを判定する。この終了条件は、機械学習を終了して学習済みモデルを取得するための条件である。終了条件は任意に設定されてよい。例えば、学習部１１は、ニューラルネットワーク３０の性能が、予め定められた基準を満たした場合に、機械学習を終了してもよい。あるいは、学習部１１は、予め定められた回数の学習を実行し終えた場合に機械学習を終了してもよい。例えば、学習部１１は、選択された複数の観測地点のすべてが対象地点として処理された場合に機械学習を終了してもよい。
【００４０】
終了条件を満たさない場合には、処理はステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、学習部１１は、まだ対象地点として選択されていない一つの観測地点を次の対象地点として選択する。そして、学習部１１はステップＳ１２の処理を再び実行する。
【００４１】
終了条件を満たす場合には、処理はステップＳ１５に進む。ステップＳ１５では、学習部１１は、機械学習された計算モデル（すなわち、ニューラルネットワーク３０）を学習済みモデルとして取得する。この処理は、学習済みモデルが生成されたことを意味する。学習部１１はその学習済みモデルを出力する。学習済みモデルの出力方法は限定されない。例えば、学習部１１は学習済みモデルを、メモリ、データベースなどの記憶装置に格納してもよいし、他のコンピュータシステムに送信してもよい。
【００４２】
例えば、４８ヶ所の観測地点での観測結果を用いる場合には、学習部１１は一つの観測地点を対象地点として選択し（ステップＳ１１）、残りの４７ヶ所の観測地点のデータ集合を含む入力データを用いて機械学習を実行する（ステップＳ１２）。すべての観測地点を対象地点として処理することが終了条件である場合には、学習部１１は対象地点を入れ替えながら機械学習を繰り返す。したがって、この場合には学習部１１はステップＳ１２の処理を４８回実行した後に、学習済みモデルを取得する。
【００４３】
図６を参照しながら、予測部２１により実行される処理フローＳ２を説明する。ステップＳ２１では、予測部２１は入力データを受け付ける。入力データの取得方法は限定されない。例えば、予測部２１は所与のデータベースにアクセスして入力データを読み込んでもよいし、他のコンピュータから送られてきた入力データを受信してもよい。
【００４４】
ステップＳ２２では、予測部２１はその入力データを学習済みモデル（ニューラルネットワーク）に入力することで予測データを生成する。
【００４５】
ステップＳ２３では、予測部２１はその予測データを出力する。この結果、気象予測システム１のユーザは対象地点の気象予測を得ることができる。予測データの出力方法は限定されない。例えば、予測部２１は予測データを、モニタ上に表示してもよいし、所定のデータベースに格納してもよいし、他のコンピュータシステムに送信してもよい。予測データの表現方法も任意であり、例えば、予測データはテキスト、表、グラフ、イラストなどの任意の手法で表現され得る。
【００４６】
［効果］
以上説明したように、本開示の一側面に係る気象予測システムは、少なくとも一つのプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成する。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【００４７】
本開示の一側面に係る気象予測方法は、少なくとも一つのプロセッサを備える気象予測システムにより実行される。気象予測方法は、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップを含む。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【００４８】
本開示の一側面に係る気象予測プログラムは、複数の観測地点のそれぞれにおける過去の気象を示す入力データをニューラルネットワークに与えることで、対象地点での将来の気象を示す予測データを生成するステップをコンピュータに実行させる。入力データは、複数の観測地点に対応する複数のデータ集合を含む。一つの観測地点に対応する一つのデータ集合は、該一つの観測地点における時系列気象データと、該一つの観測地点の地理的位置と、対象地点の地理的位置とを含む。ニューラルネットワークは、複数のデータ集合に対応し且つ互いに独立した複数の地点ブロックと、該複数の地点ブロックからの複数の中間値を処理して予測データを生成するアセンブリブロックとを含む。複数の地点ブロックのそれぞれは、時系列気象データに対応する気象ブロックと、観測地点および対象地点の双方の地理的位置に対応し且つ該気象ブロックとは独立した位置ブロックと、該気象ブロックおよび該位置ブロックの双方からの出力値を処理して中間値を生成するカップリングブロックとを含む。
【００４９】
このような側面においては、複数の観測地点での過去の気象だけでなく、それぞれの観測地点の地理的位置と対象地点の地理的位置とをさらに含む入力データがニューラルネットワークに与えられる。対象地点の気象を予測する際に観測地点と対象地点との間の地理的位置が考慮されるので、任意の地点の気象を高い精度で予測することが可能になる。
【００５０】
他の側面に係る気象予測システムでは、対象地点が複数の観測地点のいずれとも異なってもよい。この場合には、気象観測装置を用いて気象が観測されない地点の気象を予測することができる。
【００５１】
他の側面に係る気象予測システムでは、対象地点が、複数の観測地点のうち最も外側に位置する２以上の観測地点を結ぶことで画定される地理的範囲内に位置してもよい。複数の観測地点で囲まれるように対象地点が設定されることで、対象地点の気象が周囲の時系列気象データに基づいて予測される。したがって、対象地点の気象をより高い精度で予測することが可能になる。
【００５２】
［実施例］
以下、実施例を具体的に説明するが、本開示はそれらに何ら限定されるものではない。
【００５３】
時系列気象データとして、ＰＯＴＥＫＡ（登録商標）という超高密度気象観測システムから得られる実測値を用いた。時系列気象データを構成する気象要素は、気温、湿度、海面気圧、風（ｕ，ｖ）、および感雨とした。気象値の推移が１０分間隔で示されるように時系列気象データを用意した。
【００５４】
図１で示される複数の観測地点９１のうち、ほぼ中央に位置する一ヶ所を対象地点として選択した。また、残りの観測地点９１を、対象地点の気象を予測するための観測地点として選択した。そして、気象予測システム１を用いて対象地点の１時間後の気温を予測する処理を求めると共に、該対象地点での１時間後の実際の気温を測定した。気温の予測値および実測値が所与の時間幅において１０分間隔で得られるように、その予測および測定を繰り返した。図７はその予測および測定の結果を示す。実線は実測値を示し、破線は予測値を示す。
【００５５】
［変形例］
以上、本開示での実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
【００５６】
少なくとも一つのプロセッサにより実行される気象予測方法の処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、上述したステップの一部が省略されてもよいし、別の順序で各ステップが実行されてもよい。また、上述したステップのうちの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、上記の各ステップに加えて他のステップが実行されてもよい。
【００５７】
気象予測システム内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」という二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本開示の一側面によれば、任意の地点の気象を高い精度で予測することができる。
【符号の説明】
【００５９】
１  気象予測システム
１０  第１システム
１１  学習部
２０  第２システム
２１  予測部
３０  ニューラルネットワーク
３１，３１ａ，３１ｂ，３１ｃ  地点ブロック
３２  アセンブリブロック
３３  気象ブロック
３４  位置ブロック
３５  カップリングブロック
９１  観測地点
９２  地理的範囲
１００  コンピュータ
１０１  プロセッサ
１１０  気象予測プログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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