出典：Google公式
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Google DeepMindは2026年9月1日、AI気象予測モデル「WeatherNext」が、サイクロンの進路と上陸時の強度を従来より正確かつ高速に予測する仕組みを紹介しました。50年分の過去データを学習したモデルを単一TPUで実行でき、建物規模のスーパーコンピューターに依存してきた計算を効率化することで、気象機関が公共予報の対象期間を5日から7日へ延ばす取り組みを後押しします。
従来の予報は、世界のセンサーから得た現在の気象データを基に、流体力学の法則を大型スーパーコンピューターでシミュレーションしていました。観測データには欠損やノイズがあり、精密な物理計算には膨大な計算能力が必要なため、予報精度を1日分高めるのに約10年を要してきたといいます。
WeatherNextは、物理モデルのデータと50年分の過去の気象データからパターンを学び、現在の情報を使って将来を予測します。Googleは、この世代更新で従来なら10年かかった規模の精度向上を実現し、進路だけでなく上陸時の強度予測も改善したと説明しています。
実例としてGoogleは、前年のハリケーン「Melissa」で、AIがカテゴリー1から5への急発達を数日前から高い確信度で示したとしています。アメリカの国立ハリケーンセンターによる異例の予報につながり、ジャマイカ当局は追加の1日を緊急準備に充てられました。
WeatherNext 2とサイクロン向けモデルはオープンソースで公開され、研究者が自由に検証や実験を進められます。Googleは対話型サイト「Weather Lab」も提供し、世界の科学者による新たな発見と災害への備えを促しています。