課題解決のための研究とは？

また、雨の予測には観測データが重要です。
観測は約20キロメートルの間隔で設置されているアメダスの雨量計で行われています。しかし、発達した積乱雲の広がりは数キロメートルから十数キロメートルとアメダスどうしの間隔よりも規模が小さいため、雨量が観測されず、予測精度の低下に繋がることがあります。

発達した積乱雲による雨雲。アメダスの間をすり抜け、雨量観測されないことも。

この課題を解決するため、金子さんは、雨の観測を増やすための研究も行っています。

千葉大学環境リモートセンシング研究センター金子凌特任研究員：
「（例えば）傘に当たる雨の音をスマホで取る。この音声と雨量をAIで学習させることで、音声から観測機器なしで、雨量を予測できるのではないか」

スマートフォンで録音した雨の音と実際に観測された雨量を、同時にAIに学習させます。様々な環境で録音された雨の音を学習したAIは、雨の音から雨量を推定できるようになります。