気象制御を実現するためには、意思決定のボトルネックである「制御効果最大化」の議論を可能とする必要があります。本プロジェクトでは、制御容易性の定量化のため、過去の災害事例に対し「少しの操作で災害を回避できる災害/非災害レジームの分水嶺が存在するか？」を機械学習により明らかにすることと、制御による被害低減効果の定量化のため、非制御・制御シナリオの被害金額・影響人口を日本全域で算出することを目指します。

気象制御を実現するためには、精度の高い予測が必要です。特に台風においては、（１）台風強度予測精度が悪い、（２）自然現象と台風制御効果とを見分ける事が難しい、という２つのボトルネックがあります。本プロジェクトでは、台風を模倣する大型室内実験水槽を用いて、台風下の海面を通しての運動量・熱の輸送機構を解明し、運動量・熱の輸送量を定式化し、ひいては２つのボトルネックの解決を目指します。

気象制御を実現するためには、最適な制御手法決定に必要となる、現象の発生場所・時刻・強度などが必然的に決まるのかそれとも偶然的かという蓋然性の正確な推定がボトルネックとなっています。本プロジェクトでは、蓋然性推定に誤差をもたらす気象シミュレーションモデルに内在する問題の解決のため、従来計算手法の延長的改良ではなく質的に異なる手法を開発することで、蓋然性推定を可能にする気象モデルの開発を目指します。

気象制御を実現するためには、気象制御効果を最大化するためのアクチュエータ位置が不明であるというボトルネックを解決する必要があります。本プロジェクトでは、アクチュエータ位置最適化手法を整理、開発および評価します。そして開発された手法によって得られたアクチュエータ位置を利用することで制御効果が向上することを気象シミュレーション実験によって示します。

気象制御を実現するためには、現象の継続的な観測が必要です。台風については、その発生発達に重要な中心周辺域の海上大気や海洋表層の継続的な監視が重要ですが、それは航空機や衛星では難しくボトルネックとなります。本プロジェクトでは、自律的に台風の中心周辺域を追跡可能な仮想係留（Virtual Mooring）機能を持ち、発生発達に伴う移動と共に大気海洋データを継続的に取得できる海上無人観測機を開発します。