このAI気象スタートアップが政府機関を凌駕する予報を実現

今日、スタートアップの WindBorne Systems が発表した新しい AI 気象予報ツールは、センサー読み取り値をディープラーニングモデル（深層学習モデル）に供給する方法における進展により、欧州政府が開発した世界最高峰のシステムよりも、主要変数においてより頻繁で正確な予測を提供します。

2019 年に スタンフォード大学の学生グループ によって設立された WindBorne は、当初はより優れた気象観測気球を構築し、気象データを販売することから始めました。しかし、2022 年に気象予報用のディープラーニングモデルが登場したことで、チームは自社のモデルも構築することでより大きな価値を生み出せることに気づきました。

本日、同社が発表したこのモデルの第 6 版「WeatherMesh」は、気象学者にとって正確な気象予測の主要提供者と見なされている欧州政府間組織である欧州中期予報センター（ECMWF）が生産する従来のおよび AI による予報よりも精度が高いと述べています。

WindBorne のチーフプロダクトオフィサーである Kai Marshland 氏によると、これを理解する簡単な方法は、WeatherMesh-6 が「表面温度測定において特に、5 日後の予測が従来の予報の1日前の予測と同じくらい正確である」という点にあります。

WeatherMesh-6 は、従来のモデルが 6 時間ごとに予測を行うのに対し、1 時間ごとに予報を生成します。その解像度は、データの質が最も高いヨーロッパおよび米国本土ではすでに 3km にまで達しています。

従来の気象予報は、実行には高価なスーパーコンピュータを必要とし、長時間を要する複雑な物理モデルによって生成されます。一方、Google DeepMind などのスタートアップや大手研究所によって構築された AI モデルは、物理モデルよりも迅速に進化しますが、現時点では解像度がそれほど高くなく、長期的な時間軸における予測精度もまだ劣ります。

それでも、気象分野の AI は急速に改善されており、すでに世界中の主要な政府機関で活用されています。研究者たちは、この技術を気象データの集約や公衆向け予報の生成に用いられるシステムへ統合する取り組みを進めています。

WindBorne は、モデル構築とデータ収集という独自の組み合わせによって恩恵を受けています。同社には現在、世界中の 15 カ所の拠点から打ち上げられ、任意の時点で約 400 個の気球が飛行中であり、センサーによる読み取りデータを収集しています。現在のモデルにおける進展は、気球で収集されたデータをどのようにモデルに投入するかというプロセスの改善にもたらされました。

「AI を基盤とした気象企業として、データセット上の優位性を持たないビジネスモデルについて、私は個人的には理解できません」と、WindBorne の CEO ジョン・ディーン氏は TechCrunch に語りました。

ECMWF の優位性は、組織の「データ同化」における技能に起因します。これは、ばらばらのセンサー読み取り値を、世界の包括的で機械可読な画像に変換する作業です。現時点では、AI 気象モデルは ECMWF および米国海洋大気庁（NOAA）が生成したデータセットに依存しています。

しかし、WindBorne や他の組織は、データを直接モデルに供給することに取り組んでおり、同社の AI 責任者である Joan Creus-Costa は、風船やその他のソースからのデータの直接取り込みが、新バージョンの WeatherMesh の改善における主な理由であると述べています。このモデルが安定性を失うことなくこれらの予報を提供できるようになるまでには、トランスフォーマーベースのモデルを調整し再構築する 1 年間の作業が必要でした。

「データ同化」を開始した当初は、私たちはまだ ECMWF に非常に強く依存していました」と Dean は語ります。「今日、もし ECMWF の初期条件を取り除いたとしても、実際にはかなり良い結果が出ると予測します。」

昨年は United Airlines のジェット機が同社の風船の 1 つに衝突するという事故があり、会社は驚きました。飛行機は軽微な損傷を受けましたが、誰も負傷しませんでした。これは部分的に、WindBorne がセンサーパッケージの大きさに係る米国の規制に従っていたためです。しかし現在、同社は別の衝突の確率を減らすために、グローバル航空監視システム ADS-B を使用して、通過する航空機の経路から風船を回避させています。

2024 年にベンチャーキャピタルから 2500 万ドルの資金調達を行い、評価額が 8500 万ドルと報じられている WindBorne は、その気球データを NOAA（米国海洋大気庁）に販売しており、これは米国の気象予報システムやアメリカ空軍、海軍で利用されています。同社はまた、投資家や商品取引業者にも予報を販売していますが、ディーン氏は、情報の環境が変化する性質のため、商業製品よりもモデルとデータインフラの構築に注力し続けていると述べています。

「2 年後に消費者が情報を求める方法がエージェントを通じてになるのであれば、巨大なチームを投入して SaaS（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）製品を構築することに投資しようとは思いません」とディーン氏は語っています。

*訂正：本記事は WindBorne の気球が ADS-B（自動従属監視）を利用して航空交通を回避する方法について誤報していました。同社は航空交通を監視し、気球をそれの周りに操縦していますが、まだセンサープラットフォームに ADS-B 送信機を追加していません。

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