Google DeepMind「WeatherNext 3」：精度・迅速性・地域性を向上した気象予報

この動画の3ポイント

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   AI による高速高精度予報

   従来の物理シミュレーションに代わり、過去の観測データから学習した AI が気象を予測するアプローチを採用し、計算コストと時間を大幅に削減している。

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   1 時間ごとのリアルタイム更新

   衛星や地上観測所の生データを直接取り込むことで、6 時間ごとの更新制限を超え、気象変化の速い現象にも対応可能な毎時の予報を可能にした。

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   多段階解像度の同時提供

   単一の処理で広域（25km）、地表変数（9km）、温度・湿度（5km）の異なる解像度を同時に出力し、地域ごとの微細な気象変化を捉える。

発言から確かめる

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• 1:05 ▶「AI は過去の観測から学び、気象を予測する最適な方法を模索する」
• 1:42 ▶「WeatherNext 3 は毎時更新され、最高 5km の解像度を持つ初のモデルだ」