中国、台風監視に国内AIモデルを配備し気象AIを発展途上国へ拡大
重要ポイント
- •中国気象局は、オープンソースの風和（Fenghe）大型言語モデルや媽祖（Mazu）複合災害警報システムを含む、複数の国産AI気象モデルを運用環境に配備した。
- •7つの発展途上国—パキスタン、ジブチ、エチオピア、ヨルダン、モンゴル、ソロモン諸島、スリランカ—が中国の媽祖AI気象モデルを日常的な災害対策に組み込んでいる。
- •研究者は、統合FuXi-CNOPsシステムが62の台風事例において最大台風進路誤差を最大32.33%削減し、不確実性の推定値を最大29.2%縮小したことを発見した。
- •風舞（FengWu）モデルはECMWFの高解像度予測モデルを上回り、有効な予測を10日を超えて延長し、5日間の熱帯サイクロン進路誤差を201キロメートルに削減した。
- •中国はAI気象インフラのグローバルサプライヤーになる戦略の一環として、国連の「Early Warnings for All」イニシアチブに風和モデルの国際版を提供した。
中国は国内開発のAIモデルを台風監視・予測インフラの最前線に配備しており、グローバルAIリーダーを目指す国としてのより広範な取り組みにおける新たな一歩となっている。国家気象機関および関連研究機関は現在、これらの国産システムを運用環境で稼働させており、アジア太平洋地域やその他の発展途上国への拡張を計画している。この取り組みは、AIベースの気象予測が競争の最前線として台頭している中で進められている。中国の研究機関とGoogle DeepMindなどの欧米企業の双方のモデルが、数十年にわたり世界の予測を支配してきた伝統的な数値手法に挑戦している。
グローバル利用に向けたAI気象システム
中国は自国のAI気象研究所の最初の導入者であったが、自国のシステムを国際標準にすることを目指している。国務院新聞弁公室が伝える新華社の報道によると、中国気象局（CMA）は今年上海で開催された世界人工知能会議で、風和（Fenghe）気象サービス大型言語モデルを発表し、グローバルなオープンソースプロジェクトとして位置づけた。
風和は中国のユーザーにパーソナライズされた気象情報とリスク警報を提供する。国際版は国連の「Early Warnings for All」イニシアチブに提供された。これは2027年までに普遍的な災害保護を確保することを目指すプログラムであり、中国語と英語の両方でコンサルティングを提供し、開発者がモデル上にアプリケーションを構築できるようにする。
中国のAI気象モデルを既に運用している国々
7つの発展途上国—パキスタン、ジブチ、エチオピア、ヨルダン、モンゴル、ソロモン諸島、スリランカ—はすでに中国のAI気象モデルを日常的な災害対策に直接組み込んでいる。これらの国の多くは熱帯サイクロン、洪水、その他の気象関連災害への暴露が高い地域に位置しているが、高解像度の数値気象予測に必要なスーパーコンピューティングインフラが歴史的に不足している。しかし、彼らは風和を使用しているわけではない。代わりに、国際的な展開がさらに進んでいる別のCMAシステム、媽祖（Mazu: Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal）を運用している。
潘金軍CMAチーフエンジニアは、媽祖を「発展途上国向けに『カスタマイズされた早期警報サービス』を提供する『国際公共財』」と説明した。中国の海の女神にちなんで名付けられたこのシステムの、より高速なパブリッククラウド版を現在さらに40のグローバルサウスの国々が試験的に導入している。
台風予測における目覚ましい改善
研究面では、中国の科学者が具体的な改善を報告している。中国科学院大気物理研究所の研究者らは復旦大学と協力し、中国のFuXi AI気象モデルと「直交条件付き非線形最適擾乱（O-CNOPs）」と呼ばれる手法を組み合わせて、嵐の進路の潜在的範囲をマッピングした。PreventionWebは8月1日にこの研究を報じた。
62の台風事例と91の比較実験において、FuXi-CNOPs統合システムは24時間時点で最高のグローバル運用アンサンブルの性能に匹敵し、24時間から120時間の範囲ではそれらを上回った。段万蘇研究員と李昊研究員が率いる研究チームによると、このシステムは最大進路誤差を最大32.33%削減し、不確実性の推定値を最大29.2%縮小した。研究結果はAdvances in Atmospheric Sciencesに掲載された。
段氏はGlobal Timesに対し、このアプローチは大規模モデルの追加トレーニングを必要としないため、コンピューティングコストを低く抑え、日常業務への導入が容易になると述べた。これは計算予算が限られた気象機関にとって実用的な利点である。
成長する中国の予測モデル群
これらのツールは、国際的な注目を集めている複数の中国の予測モデルを基盤として構築されている。上海の研究者が開発した風舞（FengWu）は、0.25度の解像度でグローバル予測を生成する。Communications Earth & Environmentに掲載された研究では、風舞は欧州中期予報センター（ECMWF）の高解像度モデル—中期予測のグローバルベンチマークとして長く認識されてきた—ならびに盤古気象（Pangu-Weather）とGraphCastを上回った。有効な予測を10日の閾値を超えて延長し、2022年の5日間の熱帯サイクロン進路誤差を201キロメートルに削減した。
Huaweiの盤古気象（Pangu-Weather）は別の国産システムであり、伝統的な数値予測手法よりも大幅に高速に予測を生成する。Huaweiは、ECMWFとCMAの国家気象センターの両方がその性能上の利点を確認したと述べている。
これらのモデルは総合して、北京が気象AIシステムを国際的に推進する際に依拠する国内技術基盤を提供しており、中国を先進予測技術の利用者としてだけでなく、欧米主導の予測インフラの代替を求める国々へのサプライヤーとしても位置づけている。
