Google DeepMind、気象観測データで学習した WeatherNext 3 を公開

記事の3ポイント

1. 1

   高解像度・高頻度予測の実現

   WeatherNext 3 は生衛星モザイクを直接入力とし、24時間あたり24回の更新で0.05度（約5km）の解像度を達成した。

2. 2

   観測データに基づくトレーニング

   同モデルは再解析グリッドではなく、生きた気象ステーション測定値を直接学習対象とし、地形の影響をより正確に捉える。

3. 3

   降水予測の精度向上

   複数のデータソースを統合して訓練した結果、初期リードタイムにおいて既存モデルと比較して最大60%のスコア改善を報告している。