ゲリラ豪雨の発生をAIで予測する

ゲリラ豪雨の発生が年々増えてきています。

ゲリラ豪雨は海などから来る暖かく湿った空気が太陽などの熱で更に温められ上昇気流を生み、積乱雲となり発生します。予測が難しく、突発的な被害をもたらすのが特徴です。

弊社は、NICT とのあいだで、フェーズドアレイレーダー（PAWR）を利用したゲリラ豪雨予測に携わった経験があります。今回はその内容を話せる範囲で紹介しようと思います。

一般のレーダーが２次元の降水マップを作るのと異なり、PAWR は３次元の降水マップを作れるのが特徴です。３０秒でスキャンできるため、リアルタイムでの予測に役立ちます。

通常は、京などのスーパーコンピューターで処理しますが、処理不可やコストが高く、これをディープラーニングで代替したいというわけです。

弊社は、NICTの研究員の方にディープラーニングのアドバイスをする立場で参画しました。基本的なコード作成は研究者の方が行い、弊社はそれに対するコメントや軽微なコーディングをするという立場です。リアルタイム性を重視するため、動作の軽いモデルを利用しました。

一定の成果を出せたものの、担当者の上長に当たる方のご病気や研究者の方の転職で御縁がつながらず、現在は他社が引き継いで仕事をしているようです。成果が出ていただけに、これは非常に悔しい案件でした。私の作ったモジュールをそこでも使っているのだろうなあ、などと思うわけです。