気象などの自然現象を完璧に予想することは不可能であることがカオス理論によって知られており、中でも「蝶が羽ばたいたという
わずかな影響によって状態が大きく変わり得る」というバタフライ効果なども有名です。しかし、そのカオスと呼ばれる複雑な世界
を「機械学習」で正確に予測する研究が進められ、際立った予測精度を実現しています。
Machine Learning’s ‘Amazing’ Ability to Predict Chaos | Quanta Magazine
https://www.quantamagazine.org/machine-learnings-amazing-ability-to-predict-chaos-20180418/
メリーランド大学のエドワード・オット博士の研究チームは、カオスを機械学習で予測するシステムを研究開発しています。研究
では「reservoir computing」と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いて、蔵本-Sivashinsky方程式と呼ばれる典型的なカオス状態を学習させているとのこと。
オット博士によると機械学習の過程は大きく3つに分かれています。火の燃え広がり方というカオスを予測する例では、まず最初
に炎が燃え進む境界に沿って異なる5つの場所の高さを計測し続け、このデータストリームはランダムに選択された人工ニューロ
ンに送られます。第2のステップでは、入力データから燃え広がる炎の境界の動きをニューラルネットワークに学習させる作業が
行われ、5つの異なる方法で信号を重みづけして結合した5つの数値を出力し、これら5つの数値が一致するまで重みを調整し続け
ます。そして第3のステップで、炎の動きを学習したreservoirによって実際に予測を行うとのこと。
https://gigazine.net/news/20180420-machine-learning-predict-chaos/
