Googleはこのほど、「WeatherNext 2: Google DeepMind’s most advanced forecasting model」において、新時代の気象予報モデル「WeatherNext 2」を発表した。この最新のAIモデルは高効率、高精度、高解像度の地球規模の天気予報を可能にするという。

  • WeatherNext 2: Google DeepMind’s most advanced forecasting model

    WeatherNext 2: Google DeepMind’s most advanced forecasting model

気象予報モデル「WeatherNext 2」とは

気象予報モデル「WeatherNext 2」はGoogle DeepMindとGoogle Researchによる最先端のAIモデルとされる。従来モデル「WeatherNext 1」の8倍の速度、最大で1時間単位の時間的解像度を達成したという。

Googleは「最も正確なAI気象予報技術」と述べ、その精度に自信を見せている。これは従来の予測方法と異なるアプローチを採用したことに理由があるとみられる。

スーパーコンピュータを駆使する従来の仕組みは、地球上で日々繰り返されるさまざまな物理現象を数学的に記述し、その膨大な計算を繰り返すことで将来の大気の状態を予測する。

これに対し、WeatherNext 2では過去の記録から大規模なパターンを学習。さらにFGN(Functional Generative Network)と呼ばれる手法を採用し、モデルアーキテクチャーに「ノイズ」を直接注入することで現実的な予測を維持する。これにより前世代の「WeatherNext 1」と比較して、変数(気温、風、湿度など)および予測期間(0～15日)の99.9%で、より正確な予測に成功したとされる。

  • ノイズを注入して予測に変動を生み出す - 引用：Google

    ノイズを注入して予測に変動を生み出す　引用：Google

WeatherNext 2では高速動作も実現している。単一の予測開始点から数百通りの予測を実行する仕組みだが、各予測は単一のTPU(Tensor Processing Unit)で1分もかからないという。従来のスーパーコンピューターを利用した物理予測が数時間かかるとされており、圧倒的な高速性能と言える。

成果を世界中のコミュニティに提供

この成果はGoogleの天気関連機能を支える中核予測システムに統合される。これによりGoogle検索、Gemini、Pixel Weather、GoogleマッププラットフォームのWeather APIを通じた天気予測の精度向上が期待されている。

  • 生成した予測データの提供フロー - 引用：Google

    生成した予測データの提供フロー　引用：Google

加えてGoogleはユーザー、研究者、企業の利用を促進し、気象に左右される事業の意思決定を支援する方針だ。企業向けにはGoogle Cloud Vertex AIを通じたWeatherNext 2モデルのカスタマイズおよび予測生成機能を提供。研究目的にはBigQueryとGoogle Earth Engineを介したダウンストリームモデルのトレーニングへの活用が想定されている。

Weather Labで運用中

WeatherNext 2(実験版)は2025年初頭からWeather Labのサイクロン予測に使用されている。サイクロンの進路、強度、構造、大きさ、そして発生場所を最大15日先まで予測できるという。

この予測は開発中のモデルを採用していることもあり、Googleは公式情報ではないとアナウンスしている。つまり、現時点で意思決定に利用することは推奨されない。

WeatherNext 1およびWeatherNext 2の詳細情報は「WeatherNext models  |  Google for Developers」から確認することができる。Google Cloud Vertex AIを通じたWeatherNext 2モデルの利用については「Accessing WeatherNext on Vertex  |  Google for Developers」が参考になる。