Google DeepMindは2026年9月1日に、サイクロンの進路や強度をより正確に予測できるAIモデル「WeatherNext」を発表しました。同社が開発したこの技術は、従来の物理モデルに代わる新しい手法として、気象予測の精度向上を目指しています。
従来の計算資源を劇的に削減
従来のサイクロン予測は、建物の大きさにも匹敵するスーパーコンピュータを用いた物理モデルに依存してきました。しかし、物理法則のシミュレーションには膨大な計算量が必要であり、予測の進展には長い年月を要していました。WeatherNextは、50年間にわたる過去の気象データを用いてAIを学習させることで、ビル規模のコンピュータを必要とせず、単一のTPU上で実行できる高速なモデルを実現しています。
予測期間の延長と精度の向上
WeatherNextは、過去のパターンと現在のデータに基づき、サイクロンの上陸地点や強度の予測精度を向上させます。気象機関は、この技術の活用によって、公的な予測期間を従来の5日間から7日間へと延長することを目指しています。これにより、サイクロンが接近する前に、地域社会が準備を行うための貴重な時間を確保できるとしています。
実際の事例による効果の実証
この技術の有用性は、ハリケーン「Melissa」の事例で示されました。ハリケーンがカテゴリー1の弱含みな状態からカテゴリー5の猛烈な勢力へと急速に発達する際、AIは数日前にその予測を提示しました。この高精度な予測により、ジャマイカの当局は上陸前に命を守るための緊急対策を講じることができました。
オープンソースによる科学への貢献
Google DeepMindは、WeatherNext 2およびWeatherNext cyclonesモデルをオープンソースとして公開しました。さらに、科学コミュニティが実験を行えるよう、インタラクティブな「Weather Lab」ウェブサイトも開発しています。これらの提供を通じて、世界中の研究者が新しい発見を行うための支援を行っています。