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1日10分宇宙時間をテーマに毎日お届けしております宇宙話。今回は世界中でどれだけの雨が降っているか、これをAIに予測させてあげるっていう地球規模のAI実験をお話ししていきたいと思っています。
実はこれのベースに使われているデータは、NASAとJAXAが連携して、地球全体の雨の様子っていうのを2014年から監視し続けているGPM計画っていうところがベースになっています。
一体どんなプロジェクトなのか、そしてAIの活躍によって世界がどう変わっていきそうなのか、そのあたりまでお話ししていきますので、ぜひ最後までお付き合いください。
ささき寮の宇宙話。
2023年4月9日始まりました。ささき寮の宇宙話。このチャンネルでは1日10分宇宙時間をテーマに天文学で博士号を取得した専門家の寮が毎日最新の宇宙トピックをお届けしております。
本日でエピソードが910話目を迎えております。これね、最近ちょっと言われるんですけど、1日10分宇宙時間でテーマやってたのに、最近長くね、みたいな。
ちょっとね、なるべくちょっと深めに話せるようなタイミングっていうのを作ろうかなと思って、最近はポッドキャストちょっと長めに放送させていただいてるんですけど、まあどうなんでしょうね。
良い悪いはぜひコメントいただけたら嬉しいなと思ってて、もし良さそうな人たちが多ければ、これはもう1日10分っていうこの立て付けというかキャッチフレーズみたいなところを変えなきゃいけないかなと思ってたりするので、まあ今は移行期間ぐらいの感じで思っていただけたら嬉しいです。
そんな感じで今回紹介するのは、地球全体の水を把握するためにNASAとJAXAが今まさに運用している衛星ですね。これを使ったちょっと面白い研究を紹介していきたいと思います。
今回紹介するのは、多分ポッドキャストで紹介したことないんじゃないかな。初めての研究プロジェクトになりますね。これ2014年からスタートしているNASA、そしてJAXAがタッグを組んで行っているGPMっていうプロジェクトがあるんですよ。GPM。グローバルプレシピテーションメジャーメント。ねえ、わかんないですよね。
これ日本語にすると全球、地球全体ですね。球っていうのは玉ですね。全球降水観測計画。降水だから水が降る。つまり、地球全体でどのぐらい雨が降っていてっていうところを観測するためのプロジェクト。これが全球降水観測計画。英語にするとグローバルプレシピテーションメジャーメントというところで
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GPMっていう風に略されます。ここらへんの略称とかね、難しいじゃないですか。NASAが何の略なんですかとかJAXAが何の略なんですかみたいな言ってるところと一緒で、とにかくJAXAとNASAが協力して協力体制を敷いて世界中の降水状況、つまり水が、水がじゃないや、雨がどれぐらい降っているのかみたいなところを観測する計画っていうのがあるんですね。
で、なんと今回面白い研究だなと思ってピックアップしたのは、単純に2014年からずっと観測をしてきてるわけなんですけど、その人工衛星の観測しているデータを使っていくことで、どれだけ雨降ってるかわかるんだけど、それをさらに高性能で検出するようなシステムが開発された。
しかもそこでAI、機械学習っていうところを使った技術を用いることで、ぐぐぐっと12%も精度が向上したっていう、そういうお話を今回はしていこうと思ってるんですよ。
ただ、これ多分みんなの頭の中の疑問に出てくるところって何かなと思うと、まず、世界中の雨の情報を集めてどうするんだろうっていうところが結構重要なポイントになってくるんじゃないかなと。
そこが頭の中で引っかかってると、どうしても頭聞いててもピンとこないんじゃないかなと思うんですね。
今回、この成果っていうのがどういうところに使われてくるかっていうところで言うと、結構いろいろあるんですよ。科学的な意義もあるし、社会的な意義もあるしっていうところ。
身近なところで言うこの社会的な意義っていうところで言うと、単純に天気予報にも使えますよね。
あとは土地の管理だったりとか、雨が関わってくるところ全て、つまり農業だったりとかもそうだし、あとは災害ですね。
特に日本とかだと、雨による災害とかだって年に1回とか2年に1回とかはやっぱ起こるじゃないですか。
そういったところにも、2014年からずっと観測されてるわけですから、じゃあこの2014年からの約もう10年間、9年間かっていうところで、
一体どういう傾向が変わってきてとか、そういったところまで把握できるっていうような意味合いがあったりするっていうところもそうだし、
あとは単純に地球っていうところには語る上では、どうしても水の存在っていうのは重要な役割を担ってるわけじゃないですか。
水の惑星って言われるぐらい地球には水が豊富に存在していて、もちろん海全体、海とかがあって、これが大きな水だけど、
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それを使って私たちは生活してるし、じゃあ使い終わった水が地球の中でどういう循環をしていってるのかっていうところを理解するっていうのは、
最終的には地球全体を理解していくっていうところにつながってくるのが、まさにこのGPM計画の大きい目的だったりするわけなんですよ。
そんな中で、じゃあどうやって世界中の雨が降っている状況っていうのを確認しているのか、そんなところをちょっとおさらいしておこうかなと思います。
このGPM計画、実は一つの衛星が大きい成果を残しているっていうよりは、一つのメインになっている人工衛星があって、
それに付随するようなコンステレーション、つまり1個メインの衛星があって、それに対してちっちゃめのちょっとサブ的な衛星っていうのが、
これ確か10個とかだったかな?そのぐらい配置されていて、地球の周りをつまりその10個のチームでぐるぐるぐるぐる回っていると。
で、それらは地球を観測するようなところの、例えば頻度を上げてくれたり、たくさんの人工衛星回っているから、
普通だったら、例えば1日で一周しますみたいなものだったとしたら、それが10個あればそれが10分の1になるみたいな。
実はもっと早いペースで人工衛星ってぐるぐる回ってたりするので、これはあくまで例ですね。
数字としてやっぱり10個あるとそれだけいいよねっていう話があって。
実際にはこれ、地球全体の今雨が降っている云々って様子を3時間ごとにほぼリアルタイムでデータを追うことができるようになっているのがこのGPM計画なんですね。
結構すごくないですか?地球全体を3時間で、しかもこれほぼリアルタイムで、
今じゃあどこでどういう雨の状況になっているかっていうところが理解できるような状態がもう作られてるんですよ。
なのでもうこのシステム自体はもう文句のつけようがないっていう状態になっていて、
じゃあここからどんどんどんどん改善していくにはどうすればいいかっていうところの一つは、
じゃあその衛星たちが観測したデータをどうやって処理して、
その処理した結果からどこでどのぐらいの雨が降ってるかっていうところをどうやって判断するのかっていうところに結構技術を向けるっていうのが割と自然な流れかなと思うんですね。
地盤は整ったからその上で動くシステムをどんどん改良していくと。
で、このタイミングになってこういう技術的な、つまりデータから新しい知見を得ようとした時に使われるのがこれやっぱ機械学習っていうシステムですね。
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AIっていうふうに呼ばれるようなものですよ。
この人工衛星が観測した水から出てくる放射線みたいなところを観測することで今まで雨っていうのを測定してたんですけど、
その雨が降ってるかどうかっていう常に1か0みたいな状態っていうのを指定できるだけじゃなくて、
今回の機械学習の中ではそれにプラスしてどのぐらいの量の雨が降っているか、
全く降ってないのか、小雨なのか、普通に降ってるな、プラスでもう大雨ですみたいな、
そういう4段階ぐらいの情報を付け加えてあげるっていう2種類をこの機械学習に読み込ませてあげるっていう方法を取ったんですよ。
実はこれが結構この分野では革新的だっていうふうに言われていて、
今まではどのぐらい雨が降ってるかっていうのをただ予測するだけのAIモデルっていうところを使っていたのか、
それが比較対象になってるのかっていうところなんですけど、
それに加えてそもそも降ってる雨は降ってないっていうような情報を見てるけど、
本質的にはちょっと違うじゃないですか。
ちょっと降ってる状態とかを降ってる降ってないとか、
色々人によって感覚が違いそうな部分っていうのをちゃんとAIに学習させてあげることによって、
今回精度をぐっと上げたっていうそういう方法なんですね。
で、これ、今回の研究のどこがすごいのかっていうところで言うと、
そもそもこういう機械学習を使うことによって、
GPMっていう人工衛星が持ってるデータからAIが何かを予測してくれるんですけど、
この予測するまでの間のステップって、
AIが自分たちでグリグリ作ってくれてるから、
中身がよくわからんっていう、
これブラックボックスかっていうんですけど、
黒い箱になっちゃっているっていうところがあって、
そこを少し改善してくれるようなアイディアが盛り込まれてるのが、
結構面白い部分だったりするんですよ。
どういうことかっていうと、
今まではどのぐらい雨が降ってるかをただAIに予測させた。
でも、そのAIがそれを予測するためにも、
実はもうちょっと材料が必要だったんじゃないのっていうので、
じゃあ人間的にも分かりやすいような、
水が降ってる、降ってないっていうような、
すごく分かりやすい指標。
だけど、今まで予測してた内容と近いようなものを、
ここに当ててあげることによって、
情報が少しクリアになるというか、
よりAIがどうやって考えているかっていうのを、
分かりやすくするっていうところの一個、
ファーストステップを見つけたって感じなんですよ。
じゃあこれ、雨が降ってる、降ってない、
以外に似たような情報だけど、
人間が喋るときに区別してるものって何だろうって思うと、
今のままでいうと、
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今日って雨降ってる?降ってない?
いや、降ってないよっていう会話を盛り込んだ。
それだけじゃなくて、
じゃあ降ってるんだったらどれぐらいの雨降ってる?
みたいな会話も機械に読み込ませた。
じゃあ次は、雨というか、
降ってきているものの様子を、
例えば機械学習に読み込ませたら、
もうちょっと良くなりそうな気しませんか?
例えば、
今日って雨降ってる?みたいな。
いや、今日雪だよ。
っていう情報は今、
AIが予測する情報の中にないんですよ。
だったり、
なんか今日見ぞれっぽいなとか、
いや、これ今日氷だぞみたいな。
っていうところになると、また、
何だろうな、
雨が降ってる?降ってない?の情報と、
ほぼ一緒なんだけど、
不可価値的に何か新しい情報を付け加えてあげることによって、
もしかしたらこれから、
どんどんどんどん機械学習のモデルが良くなってくるんじゃないか。
っていうような可能性の示唆まで得られているのが、
この研究の面白いところで。
これからどんどん、
人工衛星が何か得られたデータから、
ものを判断する時には、
より人間ぽい判断の仕方というか、
より人間ぽい説明の仕方の材料を与えてあげることによって、
いろいろこれから見えてくる部分だったりとか、
そもそも降水確率を当てる性能っていうのが、
ぐぐぐっと上がってくる可能性があるっていうところなので、
今回の研究はあくまでちょっと性能が向上したっていうところですけど、
これからまた新しい予測方法っていうのが出てくるんじゃないかなっていうところで、
今回これお話しさせていただきました。
でですね、
最近データのポッドキャストもやらせていただいてますみたいな、
データ関連の仕事ね、してるんで。
っていう話をしてたんですけど、
まあこの話もそっちですればいいじゃんっていう感じもするんですが、
宇宙の話題っていうのは基本的にこっちで、
宇宙話で取り扱っていこうかなと思っているので、
よりもうちょっとなんか身近なデータ分析の話とかが、
隣のデータ分析屋さんっていう番組で取り上げるネタになるかなっていうところです。
たまにこう相方が衛星データの話したいとかっていう時は、
ちらっと会ったりするんで、
そういった内容はもしかしたら部分的には盛り込まれるかもしれないんですけど、
どっちも楽しんでくれたら嬉しいなと思いつつ、
宇宙の話でAIでこれは面白いなと思って、
今回はこのトピック紹介させていただきましたので、
ぜひですね、これからもこういう続編とか楽しみにしておいていただけたら嬉しいです。
あ、そうだそうだそうだ。
一個だけお知らせというか、
実はポッドキャスト宇宙話雑誌に取り上げていただきました。
嬉しいこれは。
やっぱり紙に乗るっていうのはめちゃめちゃ嬉しくて、
しかもこれめちゃめちゃ宇宙業界の雑誌ですね。
月刊星ナビっていう、
よくインターネットとかで天文系の情報を調べると、
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引っかかるサイトっていうのがアストロアーツっていうのがあるんですけど、
知ってますか皆さん。
アストロアーツっていうサイトがあって、
そこの会社が出している雑誌ですね。
月刊星ナビっていう、
星漢字でナビがカタカナのそういう雑誌があるんですけど、
ここに宇宙系ポッドキャスト、
これがおすすめだぞっていうところを、
3つピックアップしてくれてる中に、
なんと宇宙話も取り上げていただきました。
嬉しいですねやっぱりこれは。
ぜひなんか、どうだろう。
コンビニとかではちょっと売ってるのかわかんないけど、
近くの本屋さんとかで、
ちょっと専門雑誌的なコーナーに、
きっと星ナビあると思いますので、
覗いてみてください。
宇宙話ね。
真ん中ら辺のページに、
コペテンナイトと、
他の番組と一緒に載せていただいてるので、
そこはぜひね、
注目していただきたいポイントかなと思っております。
ポッドキャストの注目度が高まってきてるのは、
すごい嬉しいことなので、
これからもガンガン頑張っていきたいと思っておりますので、
引き続き応援よろしくお願いします。
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