Google、AI気象モデル「WeatherNext」のバージョン3を公開し精度向上

Google は、AI（機械学習）を活用した気象予測モデルの分野において主要なプレイヤーの一つです。同社や他社が生成するモデルにはそれぞれ強みと弱みがありますが、最大の利点は、従来のモデルに匹敵する精度で予報を行いつつ、実行に必要な計算リソースを大幅に削減できる点にあります。これにより、より頻繁に予測を実行することが可能になります。

Google は最近、気象予測モデル「WeatherNext」のバージョン 3 を公開しました。今回の最大の変更点は、衛星データからの気象情報を取り込む機能を追加したことで、現在の気象状況から新たな予報を生成するまでの遅延時間を短縮できたことです。このアップデートの詳細はホワイトペーパーで発表されています。

再解析（Reanalysis）

多くの気象モデルでは、「再解析」と呼ばれる手法が活用されています。これは一種の独立したモデルであり、あらゆる種類の気象データを収集して、大気の単一の整合性のあるグローバルなスナップショットとして統合します。これには、実際の観測データが存在しない地点における条件を推定する処理も含まれます。なぜなら、気象予測モデルは常に地球全体を視野に入れたデータで動作する必要があるからです。