韓国の研究チームが人工知能（AI）を活用し、レーダー映像のみで極端な降水を含む多様な気象状況を精密に予測できるシステムを開発した。
韓国研究財団は、ホン・ヨンジュンソウル大学数理科学部教授の研究チームが超短期の降水を予測できるAIモデルを開発したと17日明らかにした。該当研究はAI分野の国際学会である「ICLR 2026」に採択され、4月に発表される予定だ。
既存のグローバル降水予測モデルは膨大な計算量によりリアルタイム対応に限界があり、複雑な地形的特性を持つ韓国の局地的降水パターンを精密に予測するのが難しい場合が多かった。
研究チームは応用数学的アプローチでAIの構造を設計し、この限界を克服しようとした。まずレーダー映像で急激に変化する降水パターンに集中的に計算資源を割り当てる「局所的注意メカニズム」を導入した。結果として、1〜6時間の超短期の集中豪雨を発生させる微細な情報は正確に復元しつつ、不要な計算を最小化して効率性を高めることができた。
研究チームは開発したモデルの実効性を確認するため、米国とフランス、韓国気象庁の実際の観測データを活用して性能を検証した。その結果、既存の最新グローバルモデルと比較して高い精度を示し、とりわけ韓国の極端な降水状況を予測する精度も改善した。
2023年の豪雨事例に適用したところ、リスク可能性の状況を事前に把握でき、韓国型の超短期降水予測モデルが実際の早期警報と先制的な災害対応に適用可能であることを立証した。
ホン・ヨンジュン教授は「今回の研究は数学的厳密さに基づきAIの『ブラックボックス』という限界を克服し、極端な気象状況でも安定的に作動するモデルを実装した点に意義がある」と述べ、「この技術が実質的な災害防止システムに統合され、市民の安全を守る重要な役割を果たすことを望む」と明らかにした。