本研究開発プロジェクトでは、海上豪雨を生成することにより、陸上における集中豪雨被害を避けることを目標としています。そのために、気象の運命を、避けるべき陸上での豪雨に向かうシナリオから、海上豪雨の発生により大気中の水蒸気の量が減少し、豪雨被害がなくなるというシナリオにうまく誘導する必要があります。ところが、例えば各地点での気温、湿度、風向きといった気象データを網羅的に記述すると、超高次元のデータとなり、予測や制御を行うための取り扱いが難しいものとなることが考えられます。一方で、例えばもし、似たような気象場の状態から進行した先の気象場が、いくつかの典型的なパターンに分かれて行き、そのうちの1つのパターンが避けたいシナリオ、というようなことがあるならば、そのような抽象化された気象場の運命をうまく記述することで、制御の効率化が期待できます。そこで本研究開発項目3においては、そのような、運命の分かれ道に関して重要かつ有効となる、本質的な低次元の自由度を抜き出す、ということを目標として設定し、研究を進めています（図１）。この本質的な自由度のことを、潜在空間表現、と呼んでいます。項目3は、気象制御に資する可能性のある潜在空間表現を獲得する手法として、大きく、レザバー計算、クープマンモード分解、ランドスケープ解析の3つのアプローチを用いて検討を進めています。

レザバー計算を用いたアプローチでは、深層学習によりデータを低次元なデータに変換し、その時間発展をさらにレザバー計算で予測する技術を開発しました。例えば、動画のような動く画像としての気象データを圧縮して重要な特徴だけを取り出し、その特徴の変化をレザバー計算で学習・予測します（図２）。また、気象の状態が変化するときに、変化の仕方の幅が最も広い方向に着目することで、効率の良い制御方法を開発しました。