Google DeepMindらはNature誌に掲載した論文で、WeatherNext AIモデルが、サイクロンの進路(track)、強度、風の構造の予測において最先端(state-of-the-art)の精度を達成したことを示しました。
サイクロン予測の背景と共同研究の体制
熱帯低気圧(tropical cyclone)は、ハリケーンや台風とも呼ばれ、地球上で最も破壊的な気象現象の一つで、過去50年間に世界で70万人を超える死者と1.4兆ドルの経済損失をもたらしました。予報官にとって、タイムリーで正確な警報を出すことは時間との絶え間ない競争です。サイクロンの予測には従来、2つの異なるモデリング手法を要するトレードオフがありました。
Google DeepMindとGoogle ResearchのAI研究者およびエンジニアによるこの共同研究には、米国立ハリケーンセンター(NHC)、Cooperative Institute for Research in the Atmosphere(CIRA)、UK Met Office、そして世界各地の気象機関の専門の予報官が参加しました。
WeatherNextの研究は、すでに現実世界に影響を及ぼしています。2025年のハリケーンシーズンにおいて、WeatherNextはハリケーン・メリッサ(Hurricane Melissa)の急速な発達(rapid intensification)とジャマイカへの上陸を予測し、米国立ハリケーンセンター(NHC)の歴史的な予報を支えました。これによりNHCは事前警報を出すことができ、現地の対応チームに準備のための重要な時間を与えました。
今年、研究チームは協働を続けており、予報官の意思決定を支援するため、現在は各サイクロンについて1,000通りの可能性あるシナリオを予測しています。ハリケーン・ミルトン(2024年10月)時の全球の大気状態から始めた事例では、WeatherNext Cyclonesは全球の気象パターンと細かなスケールのサイクロンの進路の両方を最大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と、熱帯暴風からハリケーン級の風についての局所的な確率マップが生成されます。ハリケーンシーズンで使用されたWeatherNext 2およびWeatherNext Cyclonesのモデルをオープンソース化し、この技術を公開することで、研究コミュニティを後押しし、より強靭な地域社会づくりにおけるAIの影響を拡大したいと考えています。その例として、地域の予報官に自然災害への備えのためのツールを提供すること、再生可能エネルギーの成長を支えること、極端な気象を予期することが挙げられています。
サイクロンの進路(トラック)は巨大な全球の大気の流れに導かれます。これまでは、より粗い全球モデルによるモデリングが最良とされてきました。一方で、サイクロンの強度(どれだけ強くなるか)は、中心核の周囲で起きる、きわめて局所的で細かなスケールの熱力学的な物理過程に左右されます。これらは、専門的で、より高解像度の局地モデルで最もよくモデル化されるとされています。
WeatherNextの仕組みと評価結果
WeatherNextは、全球の気象全般とサイクロンの両方の予測を改善することで、進路と強度のモデリングの隔たりを埋めます。これは、熱帯低気圧(サイクロン)の進路(トラック)、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。訓練、アーキテクチャ、および低解像度の入力の扱い方という独自の組み合わせによって、このブレークスルーを達成しています。
WeatherNext Cyclonesは、2023年から2024年の過去のサイクロンで評価され、その決定論的な性能と確率的な性能が他の有力な気象モデルと比較されました。訓練は、約20テラバイトの全球の大気データと、約5,000の過去の嵐にわたるIBTrACSデータベースを用いて、エンドツーエンドで行われています。また、全球の気象の力学と、専門家が整備した過去のサイクロン観測という2つの異なるデータモダリティで共同訓練されました。サイクロンの進路(トラック)、強度、風の構造の予測では、平均して丸1日(24時間)以上のリードタイム(lead time)上の優位を得ます。
サイクロン予測の精度はここ数十年、着実に向上してきました。ECMWF-ENSの進路予報とHWRFの強度予報の3日先精度の推移と比べると、WeatherNext Cyclonesが進路と強度の両方で精度の飛躍的な変化(step change)をもたらしています。この改善は、過去20年の傾向に基づくと10年分の進歩に相当します。また、WeatherNext CyclonesはFunctional Generative Networks(FGNs)を使っ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ます。
WeatherNext Cyclonesは、3日先の進路予報と強度予報の両方で精度の飛躍的な変化をもたらし、これは過去20年の傾向によると10年分の進歩に相当します。このモデルは、15日間の予報を1回あたりTPU上で1分未満で生成でき、予報官は壊滅的になりうるテールリスクの確率分布を素早く評価できます。
1,000メンバーのアンサンブルと解像度
昨年のシステムは一度に50の予測を生成しており、これは全球の物理モデルと同じ規模でした。今年はアンサンブルのサイズを1,000メンバーまでスケールさせ、2025年のハリケーン・メリッサで起きたような急速な発達など、まれですが重大なシナリオを捉えています。これまで、非常に高い空間解像度で運用することが正確な強度予報を得る主な要因だと考えられてきましたが、WeatherNext Cyclonesが必要とするデータの解像度は28x28kmであり、従来のモデルより100倍粗いものです。
オープンソース化とWeather Labでの利用
Googleは、Nature誌に掲載した論文と合わせて、WeatherNextのコードとモデルのウェイト(weights)をオープンソース化し、誰でも自由に利用して開発を重ねられるようにしています。オープンソース化されたWeatherNextのコードとウェイトの用途には、学術研究、運用上の天気予報、より専門的・地域特化型のモデルの開発が含まれます。Googleは、ハリケーンシーズンに使われたWeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのモデルをオープンソース化します。モデルの小型版であるWeatherNext 2-miniも、111x111kmというより粗い解像度で動作しながら高い性能を示しており、こうした結果は科学者を驚かせました。WeatherNextのモデルがこの解像度でなぜ正確な予測を出せるのかを完全に理解することは未解決の研究課題のままであり、Googleは研究コミュニティとともにこれを解明したいと考えています。Googleは、オープンソース化によって全球の気象コミュニティの進展を加速させることを期待しています。また、気象機関、研究者、非営利団体があらゆる種類の気象現象をより良く予測し、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することを目指しています。
WeatherNext 2は、10月に運用を開始したWeatherNextの更新版です。モデルのコンパクト版として公開されたWeatherNext 2-miniは、無料の公開Colabノートブック上で単一のTPUで動作させることができます。WeatherNext 2-miniは、より粗い111x111kmの解像度で動作し、こちらも優れた性能を示します。
最新のサイクロン予報はWeather Labで確認できます。Weather Labは最近、新しいインターフェースに刷新され、サイクロンの進路(トラック)に加えて全球の気象の天気予報も含むよう拡張されました。また、WeatherNextによる気温、降水量、風速などの予測を、1つのビューで可視化できます。今後の嵐のシーズンに備え、Googleは研究者、気象機関、専門家に対し、Googleと連携し、オープンソースモデルを土台に開発を重ね、Weather Labで予報を確認するよう呼びかけています。
公式の天気予報と警報については、地元の気象機関または国の気象当局を参照してください。Googleは、高度な機械学習と人間の予報官が持つ欠かせない実世界の専門知識を組み合わせることで、協働的な天気予報のエコシステムをつくることを目指しています。このエコシステムは、人命を救い、変化する気候へのコミュニティの適応を助けることを目的としています。