GoogleDeepMind、AI天気予測「WeatherNext 2」リリース サイクロン予測精度が向上

Google DeepMindは、AI天気予測モデル「WeatherNext 2」を発表した。最大2週間先までの予測が可能で、従来比8倍高速に生成できる。新手法「FGN」を採用し、サイクロン予測精度などが向上。予測データは「Vertex AI」などで利用可能だ。

[ITmedia]

　米Google DeepMindは11月17日（現地時間）生成AIベースの高精度天気予測モデル「WeatherNext 2」をリリースしたと発表した。最大2週間先までの正確な気象予報が可能になるという。

　Google DeepMindとGoogle Researchによる最新の気象予測モデル群で、昨年発表した「GenCast」と比較して、より効率的で、より正確かつ高解像度の地球規模の天気予報を提供するとしている。

　予測生成速度は以前のモデルに比べて8倍高速で、1つの「TPU」上で1分以内に何百もの起こり得る気象シナリオを分析できる。そのため、ハリケーンなどの発生確率は低いが壊滅的な気象現象を予測する際に非常に有用だとしている。特にサイクロン予測では、前モデルより平均して約24時間早い追跡精度のアドバンテージを達成しているという。

　この改善は、FGN（Functional Generative Network）と呼ぶ新しいAIモデリングアプローチによるもの。FGNは、予測が物理的に現実的で相互に関連性を保つように、モデルのアーキテクチャに直接「ノイズ」を注入する手法を採用している。FGNは、モデルの不確実性とプロセスの本質的なランダム性の両方を、機能的変動を通じてモデル化する。このアプローチの特徴は、個々の気象要素のみで訓練されているにもかかわらず、個々の要素がどのように連携するかという複雑なシステムを巧みに予測できる点にある。

FGNの概要（画像：Google DeepMind）

　気象予測は、地球規模のサプライチェーンやフライト経路、エネルギー網、通勤といった日常の重要な意思決定に影響を与える。WeatherNext 2はこうした意思決定をサポートする。

　WeatherNext 2の予測データは現在、「Earth Engine」および「BigQuery」で利用可能だ。さらに、企業がカスタムモデルの推論を行うために、Google Cloudの「Vertex AI」上で早期アクセスプログラムを開始した。また、実験的な天気予報モデルを試せる対話型Webサイト「Weather Lab」でも、WeatherNext 2の実験バージョンを利用したサイクロン予測などを提供している。

「Weather Lab」

　今後の課題としては、予測の状態に微妙なアーティファクトが生じる可能性がある。これは、特に比湿の低圧レベルのような高周波数変数で、プロセッサのメッシュ構造に対応する「ハニカム」パターンとして視覚的に現れるというものだ。また、まれに訓練シードが不安定なロールアウトを引き起こす可能性もある。

　WeatherNextの技術は、Googleのコア予測システムに組み込まれており、Google検索、Gemini、Pixel端末の「天気」アプリ、GoogleマップのWeather APIを通じて、一般ユーザー向けの気象情報提供でも採用されている。