TianJi：大気科学における物理的メカニズムの発見のための自律型AI気象学者

Abstract

人工知能（AI）は、データ駆動型の天気予報において、従来の数値モデルに匹敵するブレークスルーを達成している一方で、本質的には統計的な当てはめにとどまっており、大気の物理的な因果メカニズムを解明することに苦戦しています。物理指向のメカニズム研究は、依然として専門領域に関する知識や、人間の科学者による煩雑な工学的作業に大きく依存しており、ボトルネックとなって地球システム科学の探索効率を制限しています。ここでは、複雑な数値モデルを自律的に駆動して物理的メカニズムを検証できる、初の「AI気象予報士」システムであるTianJiを提案します。大規模言語モデルに駆動されたマルチエージェントアーキテクチャにより、TianJiは自律的に文献調査を行い、科学的仮説を生成できます。さらに、科学研究を認知的計画と工学的実行に分解します。すなわち、メタプランナーが仮説を解釈し実験のロードマップを考案する一方で、専門化された複数のワーカーエージェント群が協調してデータ準備、モデル設定、そして多次元の結果分析を完了します。2つの代表的な大気力学のシナリオ（スコールラインの寒冷プールと台風経路の偏向）において、TianJiは人間の介入なしで、専門家レベルのエンドツーエンドの実験操作を達成し、研究サイクルを数時間に圧縮します。また、詳細な結果分析を提供し、出力から仮説の妥当性を自律的に判断して説明します。TianJiは、地球システム科学におけるAIの役割が「ブラックボックスの予測器」から「解釈可能な科学的協働者」へと移行していることを示しており、科学的メカニズムを高スループットに探索するための新しいパラダイムを提示します。