長期間の気象シミュレーションデータから熱帯低気圧の検出および追跡を行い、ディープラーニングによって発生前の熱帯低気圧の予兆を表す特徴量の学習を行った。学習済の識別器を未学習のデータに適用したところ、発生1週間前の熱帯低気圧を90%超の精度で予測することに成功した。本ポスターでは、予測結果の解釈や衛星観測データへの適用等に関して、可視化に期待する点についても議論する。