01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
独立に学習したニューラルネットワークと、モデルの関数空間へ加えるノイズを利用して、同じ初期状態から多様な予測を作る。個別の地点や気象要素に関する周辺的な予測を学習しながら、広域の高温や風力発電量のように複数要素が関係する予測も扱うことを狙う。
02 / IN PRACTICE
Functional Generative Networkの活用例
たとえば、こんな場面で
一つの初期状態から複数の気象シナリオを生成し、広域現象の起こり方を検討する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
個別地点の精度に加え、生成結果が空間的・物理的につながっているかも評価する。
参考資料
WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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