米国立科学財団（National Science Foundation, NSF）は8月23日付け記事“Using data to better understand climate change（試訳：データの活用により気候変動の理解を深める）”において、気候予測の精度を高め、気候変動を分析するため、データ駆動による方法を開発するミネソタ大学のプロジェクトUnderstanding Climate Change:A Data Driven Approachを紹介している。
記事ではこのプロジェクトの成果として、インドの降雨に関する研究、米国航空宇宙局（NASA）の地球観測衛星から得られたデータを使用し、地表水域動態（dynamics of global surface water bodies）をモニターするシステムの構築、最先端の22の気象モデルを比較し、沿岸湧昇（coastal upwelling）の変化を予測する研究を取り上げている。
またプロジェクトを率いるミネソタ大学コンピュータサイエンス教授Vipin Kumar氏が、ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrievalで行った基調講演では、機械学習とデータマイニングの進歩が気候変動への影響を理解する上でまったく異なるドメインの情報検索にどのように関係するかが説明された。
[ニュースソース]
Using data to better understand climate change － NSF 2016/8/23