Google DeepMind と Google Research は木曜日、WeatherNext 3 を発表し、同社がこれまでに構築した中で最も先進的で正確な全球気象 AI モデルであると説明しました。新しいシステムは、6 ごとではなく 1 時間ごとに最新の予報を生成し、気温や湿度などの主要な地表変数を 5 キロメートルのグリッドで解決します。Google によると、この画像は、前モデルの WeatherNext 2 よりも約 5 倍鮮明です。
ほとんどのモデル発売とは異なり、このモデルはすでに数十億人が使用する製品に組み込まれています。 Google によると、WeatherNext 3 は現在、検索、Gemini、地図、Google Maps Platform、Google Cloud 全体で天気予報の結果を強化しているとのことです。最新の AI ニュースと研究 のファンにとって、天気予報は密かに機械学習の最も商業的に成功したフロンティアの 1 つになりました。この領域では、AI システムはもはや研究デモではなく、日常の答えを支えるデフォルトのエンジンとなっています。
解像度が 5 倍に向上
予測の有用性は多くの場合、モデルが空間と時間の両方をどれだけ細かく解決するかという詳細に帰着します。 WeatherNext 3 は、複数の空間解像度で時間ごとの予報を生成します。地表の温度と湿度は 5 キロメートルで、その他の地表変数は 10 キロメートルで、風速などの大気変数は 25 キロメートルでレンダリングされます。
これに対し、WeatherNext 2 は 25 キロメートルのグリッドで 6 時間単位で予報を生成しました。発表と同時に公開された比較では、新しいモデルの英国上空の 2 メートルの気温予測は、複雑な地域の地形を解決し、古いグリッドが生成していたピクセル化され過度に平滑化された熱表現を回避しました。
シミュレーションだけでなく、ライブ衛星から学ぶ
より深い変化は、モデルがそこから学習するものです。 WeatherNext 2 を含むほとんどの AI 気象モデルは、数値気象予測 (NWP) の出力に基づいてトレーニングされています。数値気象予測 (NWP) は、数十年にわたって運用上の気象学を支えてきたスーパーコンピューター駆動の物理シミュレーションです。これらのシミュレーションには 6 時間のデータラグがあり、雨や地表温度などの急速に変化する変数にバイアスが生じます。
WeatherNext 3 は別の道を歩みます。従来の履歴分析と並行して、1 時間ごとに更新される地球規模の静止衛星画像のライブ モザイクを取り込み、その両方を単一の機能生成ネットワーク (FGN) に供給します。これは、高密度のグリッド フィールド、離散サイクロン トラック、ステーション レベルの予測をネイティブに出力するメッシュ トランスフォーマー アーキテクチャです。 Google によると、時間ごとの予報は最新の衛星観測に基づいているため、このモデルは急速に変化する天気をはるかに高い精度で追跡でき、降水量（人々が実際に一日の計画を立てる雨と雪の予測）の増加が最も顕著です。
グリッドセルからサイクロントラックまで
FGN の出力は、単一のモデルでも特に多様です。グリッドフィールドを超えて、後処理されたアドオンではなく、第一級の予測として、離散的なサイクロンの軌跡とまばらなステーションレベルの座標を出力します。これはハリケーンや台風を監視する予報官にとって重要であり、追跡誤差は避難の決定に直接影響します。 Google の前世代の WeatherNext は、熱帯低気圧の予測における画期的な進歩として 8 月に注目を集めましたが、新しいアーキテクチャはその一連の作業を拡張します。
予測が表示される場所
Google は、WeatherNext 3 を検索、Gemini、マップ、Google Maps Platform、クラウド全体に展開しています。同社はまた、専門ユーザー向けの 2 つの追加機能を強調しました。それは、より正確な降水量予測と新しいクリーン エネルギー変数であり、風力発電や太陽光発電の事業者が時間ごとの大気の変化を中心に計画を立てる再生可能エネルギー部門向けに設計された出力です。
企業は Google Cloud を通じて予測を統合できるため、WeatherNext 3 は単なる消費者向け機能ではなく、農業会社、物流会社、送電網事業者が直接構築できるデータ製品として位置づけられます。
精度の主張の測定方法
WeatherNext 3 がこれまでで最も正確な地球規模の気象モデルであるという Google の主張は、内部テストだけでなく、予測システムの継続的なベンチマークを実行する気象 AI 企業である Brightband によって実施された独立したライブ評価にも基づいています。第三者による評価を求めることはGoogleの科学モデルのパターンになりつつあり、AI天気予報紙が実際の状況ではなく厳選された過去のセットに基づいて結果を報告するという長年の批判に対処するものである。
これが包括的なアプリを超えて重要な理由
Googleの発表では、傘をさすことから、農業、世界のサプライチェーン、クリーンエネルギー生産、国家経済に波及する熱波や干ばつの管理に至るまで、あらゆる規模の意思決定のインプットとして天候を位置づけている。 Googleによると、近年、AI予測者は、精度に匹敵するかそれを上回りながら、従来の方法よりも高速に予測を生成することで、そのパイプライン内での地位を獲得しているという。
競争環境も激化しています。近年、気象機関もテクノロジー企業も同様に AI 予測システムを出荷しており、衛星地上の時間ごとの予報は、すべてのシステムの基準を引き上げています。来年の問題は、国の気象サービスがウェザーネクスト 3 のようなモデルを実験的な補足ではなく一次情報源として扱い始めるかどうか、そして Google の時間周期が業界の新しいベースラインになるかどうかです。
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