Google DeepMind、WeatherNextがサイクロン予測で画期的な成果を達成と発表
重要ポイント
- •Google DeepMindのWeatherNext AIモデルは、サイクロンの進路、強度、風の構造の予測において24時間以上の予測リードタイムの向上をもたらします。
- •このモデルは、約20テラバイトの全球大気データと約5,000の過去の嵐の履歴記録を組み合わせてトレーニングされました。
- •2025年のハリケーン・シーズン中、WeatherNextはNational Hurricane Centerがハリケーン・メリッサの急速な強化とジャマイカ上陸を予測し、事前警報の発令を可能にするのに貢献しました。
- •Google DeepMindはWeatherNext 2およびWeatherNext Cyclonesのモデルコードと重みに加え、単一のTPUで動作するコンパクト版WeatherNext 2-miniをオープンソース化しています。
- •このモデルは28x28kmの解像度の入力データで精度を達成しており、従来のサイクロン予測システムが必要とする解像度より約100倍粗い解像度です。
Google DeepMind、WeatherNextがサイクロン予測で画期的な成果を達成と発表
WeatherNext チーム
WeatherNextは、最大1日の追加警報リードタイムを提供できる精度の高いサイクロン予測を可能にします。Google DeepMindは現在、このモデルをオープンソース化しています。
危険なサイクロンがどのように発達するかを予測することは、1時間ごとに重要性が増す長年の課題でした。熱帯サイクロン（ハリケーンや台風とも呼ばれる）は、地球上で最も破壊的な気象現象の一つであり、過去50年間で世界적으로70万人以上の死者と1.4兆ドルの経済損失をもたらしています。予報担当者にとって、タイムリーで正確な警報を発令することは、常に時間との競争です。国連は「Early Warnings for All」イニシアチブを通じて早期警報システムを世界的な優先課題とし、2027年までに地球上のすべての人が災害警報システムによって保護されることを目指しています。
本日、Natureに掲載された論文で、Google DeepMindは、WeatherNext AIモデルがサイクロンの進路、強度、風の構造の予測において最先端の精度を達成したと発表しました。平均して、このモデルは予報担当者に1日分の予測精度の向上をもたらします。つまり、3日間の予報が、従来のモデルでは2日間の予報でのみ達成できた水準と同等です。同社は、この規模の改善は、ほぼ10年分の気象学の進歩に相当すると述べています。WeatherNextは、Googleの以前のAI気象モデルであるGraphCastおよびGenCastを基盤とし、その研究方針を拡張して熱帯サイクロンに特化しています。
この研究は、Google DeepMindおよびGoogle ResearchのAI研究者・エンジニアと、National Hurricane Center (NHC)、Cooperative Institute for Research in the Atmosphere (CIRA)、UK Met Office、および世界中の気象機関の専門予報士による協力のもと行われました。
Googleは、この研究がすでに現実世界での影響を生み出していると述べています。2025年のハリケーン・シーズン中、このモデルはNHCがハリケーン・メリッサの急速な強化とジャマイカ上陸を予測し、歴史的な予報を発表するのに貢献しました。これによりNHCは事前警報を発令でき、現地のチームは準備のための極めて重要な時間を確保できました。本年も各機関は協力を継続しており、予報担当者の意思決定を支援するため、各サイクロンにつき1,000通りの可能なシナリオを予測しています。
天気はすべての人に影響を与えます。この広範な影響を考慮し、Google DeepMindはハリケーン・シーズン中に使用したWeatherNext 2およびWeatherNext Cyclonesモデルをオープンソース化しています。同社は、この技術を公開することで、研究コミュニティを支援し、より強靭なコミュニティの構築におけるAIの役割を拡大したいと考えています。これには、地域の予報担当者が自然災害に備えるための支援、再生可能エネルギーの成長の支援、および極端な気象の予測が含まれます。今回のオープンソース公開は、NVIDIAやHuaweiを含む複数のテクノロジー企業が近年AI気象モデルを発表している分野に参入するものであり、機械学習の運用気象学への応用に対する業界の関心の高まりを反映しています。
WeatherNextはどのように天気とサイクロンを予測するか
2024年10月のハリケーン・ミルトン時の全球大気条件を出発点として、WeatherNext Cyclonesは全球の気象パターンと詳細なサイクロン進路を最大15日先まで反復的に予測します。1,000メンバーのアンサンブルを実行することで、熱帯低気圧からハリケーン級の風力までの局地的確率マップが生成されます。
サイクロン予測は従来、2つの異なるモデリング手法間のトレードオフを必要としてきました。サイクロンの進路（どこへ向かうか）は、大規模な全球大気流によって制御され、これまではより粗い全球モデルで最もよく予測されてきました。一方、サイクロンの強度（どれほど強くなるか）は、コア周辺の高度に局所的で精密な熱力学的プロセスに依存し、これらは一般的に専門化された高解像度のローカルモデルで予測されてきました。
Googleは、WeatherNextが全球の気象とサイクロンの両方の予測精度を向上させることで、このギャップを埋めると述べています。これは、熱帯サイクロンの進路、強度、風の構造を最先端の精度で予測する単一のAIモデルです。同社は、この画期的な成果は、モデルのトレーニング、アーキテクチャ、および低解像度入力に対するアプローチの独自の組み合わせによるものだと述べています。
WeatherNext Cyclonesは2023年から2024年の歴史的サイクロンで評価され、決定論的および確率論的パフォーマンスが他の主要な気象モデルと比較されました。平均して、このモデルはサイクロンの進路、強度、風の構造の予測において1日（24時間）以上のリードタイムの優位性を提供します。
このモデルは、全球の気象力学と専門家が厳選した過去のサイクロン観測データという2つの異なるデータモダリティで共同トレーニングされました。約20テラバイトの全球大気データと、約5,000の過去の嵐を網羅するIBTrACS履歴データベースでエンドツーエンドのトレーニングが行われ、複雑な大気パターンや極端な気象の挙動を学習しています。
サイクロン予測の精度は過去数十年にわたり着実に向上してきました。Googleは、論文内のグラフがECMWF-ENS進路予測とHWRF強度予測の3日間精度の推移を示し、WeatherNext Cyclonesが進路と強度の両方で精度の飛躍的な向上をもたらしていると述べています。同社は、この改善は過去20年の傾向に基づき、約10年分の進歩に相当すると述べています。
このモデルはFunctional Generative Networks (FGN)を使用して異なる予測のアンサンブルを効率的に生成し、天気に内在する不確実性を捉えています。Googleは、TPU上で1回の15日予報を1分未満で生成できるようになり、予報担当者は破滅的なテールリスクの確率分布を迅速に評価できるようになったと述べています。昨年、このシステムは一度に50個の予測を生成し、全球物理モデルに匹敵していました。本年、Googleはアンサンブルサイズを1,000メンバーに拡大し、2025年のハリケーン・メリッサで見られた急速な強化現象などの稀だが重大な結果をもたらすシナリオをより適切に捉えられるようにしました。
これまで、非常に高い空間解像度が一般的に精度の高い強度予測の主な要因だと考えられてきました。しかし、WeatherNext Cyclonesは28x28kmの解像度のデータのみを必要とし、これは従来のモデルよりも100倍粗い解像度です。さらに粗い111x111kmの解像度で動作するモデルの小型版、WeatherNext 2-miniも優れたパフォーマンスを示しました。Googleは、この結果に科学者も驚いており、モデルがこの解像度でどのようにしてこれほど正確な予測を生成できるのかを完全に理解することは、まだ未解決の研究課題であると述べています。
WeatherNextを研究コミュニティに公開
Natureの論文とともに、Google DeepMindはコードとモデルの重みをオープンソース化し、誰でも自由に利用できるようにしています。同社は、これには学術研究、運用予報、およびより専門化されたローカルモデルの開発が含まれると述べています。同社は、この公開が全球の気象コミュニティ全体の進歩を加速させ、気象機関、研究者、非営利団体が気象イベントをより適切に予測し、人命とインフラを守るための重要な意思決定を行えるようになることを期待しています。
Googleはまた、2つの類似モデルセットも公開しています。ハリケーン・シーズン中に稼働し論文の結果に反映されているWeatherNext Cyclonesと、10月に運用化された後続のアップデートであるWeatherNext 2です。さらに、単一のTPU上で無料の公開Colabノートブックで実行できるモデルのコンパクト版、WeatherNext 2-miniも公開しています。
ユーザーはWeather Labで最新のサイクロン予測を探索することもできます。Googleは最近、新しいインターフェースに刷新し、サイクロン進路とともに全球気象予測を含むよう拡張しました。Weather Labでは現在、気温、降水量、風速などに関するWeatherNextの予測を1つの画面で可視化できます。Weather LabとWeatherNextモデルはどちらもGoogle Earth AIの一部です。
AI気象予報の最前線を推進する
Googleは、サイクロン予測で1日以上のリードタイムを獲得し、10年分の気象学の進歩に相当する歴史的な画期的成果を達成したと述べています。今後のストーム・シーズンに向けて、同社は研究者、気象機関、専門家にオープンソースモデルでのパートナーシップとWeather Labでの予測の探索を呼びかけています。
Googleは、高度な機械学習と人間の予報担当者の現実の専門知識を組み合わせることで、人命を救い、コミュニティが変化する気候に適応するのを支援する協働的な気象予報エコシステムの構築を目指しています。
注記：公式の気象予報と警報については、お住まいの地域の気象機関または国家気象サービスをご参照ください。
謝辞
この研究は、Google DeepMindおよびGoogle Researchのチームにより共同開発されました。
Googleは、論文への協力と貢献に対し、NOAA/NWS/NCEP National Hurricane Center、Cooperative Institute for Research in the Atmosphere (CIRA)、およびUK Met Officeの協力者に感謝の意を表しました。
論文の共著者は以下の通りです：Ferran Alet、Tom Andersson、Ilan Price、Stratis Markou、Andrew El-Kadi、Dominic Masters、Amy Li、Samier Merchant、Natalie Williams、Gregory Thornton、Ken MacKay、Olivia Graham、Akib Uddin、Ben Gaiarin、Devaja Shah、Elinor Kruse、Wallace Hogsett、David Zelinsky、John Cangialosi、Jonathan Martinez、James Franklin、Mark DeMaria、Kate Musgrave、Caroline L. Bain、Helen Titley、Jacklynn Stott、Remi Lam、Aaron Bell、Paul Komarek、Matthew Willson、Alvaro Sanchez-Gonzalez、Peter Battaglia。
