Google DeepMind、気象モデル「WeatherNext」がサイクロンの経路と強度を同時予測

記事の3ポイント

1. 1

   進路と強度の同時予測の実現

   従来のモデルが抱えていた進路精度と強度精度のトレードオフを解消し、単一システムで両方を高精度に予測する WN-C モデルが Nature に発表された。

2. 2

   既存モデルとの性能比較優位

   5 日間の進路予測誤差は平均 230km で、ECMWF の ENS や Deepmind 前世代の GenCast よりも精度が高く、3 日間の強度予測でも HAFS を上回る結果を示した。

3. 3

   実社会への即時的な貢献実績

   2025 年のハリケーン・メリッサにおいて、同モデルは Jamaican 上陸時の急激な強度変化を事前に予測し、NHC の対応に寄与したと Deepmind は報告している。