Google DeepMind、正確な世界天気予報を実現するWeatherNext 2 AIモデルを発表

Google DeepMind Google の AI 部門であるは、精度と解像度が向上した世界の天気予報を生成するこれまでで最も先進的なシステムである WeatherNext 2 を発表しました。

WeatherNext 2は、数百のシナリオを生成できる新しいモデルにより、最大8倍の速度で予報を生成し、時間分解能は1時間という高精度を実現しています。このアプローチは、実験的なサイクロン予測など、気象機関の意思決定を支援するために活用されています。

このシステムは現在、ユーザーが利用できるようになっており、Google Earth EngineとBigQueryを通じて予測データが利用可能です。さらに、Google CloudのVertex AIプラットフォーム上で、カスタムモデル推論を可能にする早期アクセスプログラムが開始されました。

WeatherNextテクノロジーの統合により、Google検索、Gemini、Pixel Weather、Google Maps Platform Weather APIの天気予報がすでに強化されており、今後数週間でGoogle Maps Platform Weather API内の天気情報もサポートされる予定です。 Googleマップ .

WeatherNext 2はAIを活用した機能生成ネットワークを導入し、天気予報の精度向上に貢献

正確な天気予報には、計画策定に不可欠な極端なシナリオも含め、起こり得るあらゆる結果を捉える必要があります。WeatherNext 2は、単一の初期条件から数百通りの気象予測を生成することができ、各予測は1つのTPUで1分未満で完了します。これは、従来の物理ベースのスーパーコンピュータモデルでは数時間かかる処理です。

このシステムは、0日から15日間の予測期間において、気温、風速、湿度を含む変数の99.9%において、1時間単位の高精度かつ高解像度の予報を提供します。これにより、より正確で実用的な予測が可能になります。

強化されたパフォーマンスは、新しい AIモデリング 機能生成ネットワーク (FGN) と呼ばれるアプローチは、制御された「ノイズ」をモデル アーキテクチャに直接導入し、予測が物理的に現実的で内部的に一貫性を保つことを保証します。

この手法は、「マージナル」（ある地点の気温、特定の高度における風速、湿度といった個々の気象要素）と、「ジョイント」（これらの個々の要素間の関係性に依存する複雑に相互接続されたシステム）の両方を予測するのに特に効果的です。このモデルはマージナルのみに基づいて学習されていますが、ジョイントを正確に推論できるため、猛暑に見舞われている地域や風力発電所全体の予想発電量といった大規模なパターンを予測できます。

WeatherNext 2では、高度な研究成果を実用的かつ影響力の大きい気象予報に応用しています。最新のツールを世界中の人々が利用できるようにしながら、技術の改良と強化に向けた取り組みが続けられています。

今後の取り組みとしては、追加のデータソースの探索と、より多くのユーザーへの提供拡大が挙げられます。このイニシアチブは、堅牢なツールとオープンデータを提供することで、科学的発見を支援し、世界中の研究者、開発者、そして組織が複雑な課題に対して情報に基づいた意思決定を行い、未来に向けたイノベーションを推進することを目指しています。