この記事では、海洋変数の正確な予測が気候変動の理解や海洋資源の管理、海上活動の最適化に重要であることを強調しています。従来の海洋予測は数値モデルに依存していますが、計算コストやスケーラビリティの制約が存在します。本研究では、大気予報用に設計された深層学習モデル『Aurora』を適応し、カナリアの揚水システムにおける海面温度（SST）の予測に活用しています。このモデルは高解像度の海洋再解析データで微調整され、複雑な時空間パターンを捉えつつ計算負荷を軽減する能力が示されています。実験結果では、低いRMSE（0.119K）を達成し、高い異常相関係数（ACC約0.997）を維持していますが、沿岸地域の詳細を捉えることには課題があります。今後は、追加の海洋変数の統合や空間解像度の向上、物理的に情報を得たニューラルネットワークの探求が提案されています。これらの進展により、気候モデルや海洋予測の精度が向上し、環境や経済分野の意思決定に寄与することが期待されます。