Google DeepMindとGoogle Researchは、新しいAI天気予報モデルWeatherNext 2を発表しました。このモデルは、世界中の天気予報のスピードを8倍に向上させ、さらに「1時間級」の高解像度予報を実現することができます。さらに重要なのは、単一の初期データから、一度に数百種類の可能な天気シナリオを生成できるため、ユーザーや気象機関、産業が極端な天気の可能性をより迅速に把握できるということです。現在、WeatherNext 2はGoogle Maps、Geminiなどの多くのアプリケーションツールに組み込まれています。
速度と解像度が大幅に向上し、AI予測が全面的にアップグレードされました。
公式は、WeatherNext 2がGoogleのTPU上で予報を1回実行するのに1分未満しかかからず、従来の物理モデルが数時間必要とするよりもはるかに効率的であると発表しました。また、「毎時」の変化まで細かく予報を出力することができ、航空運航のスケジューリング、サプライチェーン管理、さらには一般の人々の通勤や生活の計画に役立ちます。
公式は、WeatherNext 2が99.9%の気象変数と0～15日の予報期間において、前世代のWeatherNextを上回っていることを指摘しており、温度、風速、湿度などの多くの指標で全体的な精度が明らかに向上しています。
図はWeatherNext 2の天気シミュレーションフローチャートの核心技術FGNで、よりリアルな天気シミュレーション状況を作り出します。
WeatherNext 2の性能突破の主な理由は、新しいモデルアーキテクチャであるFunctional Generative Network (FGN)を採用していることです。このアーキテクチャはモデル内部に「ノイズ」(Noise)を注入し、モデルが天気の状況を生成する際に自然な変異を保持しながら、物理法則から逸脱しないようにします。
予報結果を多様かつ一貫したものにするために、システムは複数の独立したトレーニングを受けたニューラルネットワークを使用し、ノイズ調整を通じて一連の相互に関連するシナリオバージョンを生成します。Googleも特に、このモデルは「単一変数」(Marginals)でトレーニングされていることを指摘しています。例えば温度や風速ですが、「連動システム」(Joints)の予測が可能です。例えば、熱波が全体の地域に影響を与える場合や、風場全体の発電量分布などです。
この単純なトレーニングデータから複雑なシステムを推論する能力は、WeatherNext 2 の核心的な強みです。
(注：ここでのノイズは、AIモデルに故意に追加されたランダムな変化を指し、モデルの計算に少しのランダム性を加え、物理法則に従った異なる天候変化を生み出します。連動システムとは、複数の気象変数が相互に作用して形成される全体的な気象システムを指し、単一のデータポイントではありません。)
一度に百種類のシナリオを生成し、極端な天候の予測がより根拠を持つようになる
WeatherNext 2は、同じ入力データから1分以内に数百種類の天候結果を生成し、それぞれが物理的に合理的で相互に一貫していることを保ちます。
この能力は台風、暴雨、熱波などの「高不確実性イベント」に特に重要であり、Google はこの技術を活用して気象機関の実験的な台風予測を支援し、最悪のシナリオと可能な変化の範囲を判断するのを助けています。
Google製品を全面的に導入し、世界のコミュニティにも開放する
現在、GoogleはWeatherNext 2を多数のクライアントおよびエンタープライズ製品に正式に統合しています。 平均的なユーザーは、Google検索、Gemini、Pixel Weather、Google Maps PlatformのWeather APIで新しい予測システムを見ることができ、Googleマップは後で追加される予定です。
デベロッパーは、Earth Engine や BigQuery を通じて予報データを取得したり、Google Cloud の Vertex AI で独自の AI 気象モデルを使用したりできます。
Googleは世界的な研究を推進し、より多くのデータを導入し、使用範囲を拡大しています。
Googleは、今後もより多くのデータソースを統合する方法を研究し、モデルの能力をさらに向上させるとともに、可能な場合は研究者、開発者、企業向けに新しいツールを引き続き提供していくと述べています。
公式は、強力なAIモデルとオープンデータを活用して、世界のコミュニティがエネルギー、交通、気候などの重要な意思決定をより迅速に行い、より多くの科学的突破を促進することを期待しています。
この記事は、Googleが新たに発表したWeatherNext 2についてです：AIによる天気予報が8倍速く、100種類以上のシナリオ生成をサポートします。最初に登場したのは、Chain News ABMediaです。
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Googleの新しいWeatherNext 2：AI天気予報が8倍速く、数百種類のシナリオを生成することをサポート
Google DeepMindとGoogle Researchは、新しいAI天気予報モデルWeatherNext 2を発表しました。このモデルは、世界中の天気予報のスピードを8倍に向上させ、さらに「1時間級」の高解像度予報を実現することができます。さらに重要なのは、単一の初期データから、一度に数百種類の可能な天気シナリオを生成できるため、ユーザーや気象機関、産業が極端な天気の可能性をより迅速に把握できるということです。現在、WeatherNext 2はGoogle Maps、Geminiなどの多くのアプリケーションツールに組み込まれています。
速度と解像度が大幅に向上し、AI予測が全面的にアップグレードされました。
公式は、WeatherNext 2がGoogleのTPU上で予報を1回実行するのに1分未満しかかからず、従来の物理モデルが数時間必要とするよりもはるかに効率的であると発表しました。また、「毎時」の変化まで細かく予報を出力することができ、航空運航のスケジューリング、サプライチェーン管理、さらには一般の人々の通勤や生活の計画に役立ちます。
公式は、WeatherNext 2が99.9%の気象変数と0～15日の予報期間において、前世代のWeatherNextを上回っていることを指摘しており、温度、風速、湿度などの多くの指標で全体的な精度が明らかに向上しています。
図はWeatherNext 2の天気シミュレーションフローチャートの核心技術FGNで、よりリアルな天気シミュレーション状況を作り出します。
WeatherNext 2の性能突破の主な理由は、新しいモデルアーキテクチャであるFunctional Generative Network (FGN)を採用していることです。このアーキテクチャはモデル内部に「ノイズ」(Noise)を注入し、モデルが天気の状況を生成する際に自然な変異を保持しながら、物理法則から逸脱しないようにします。
予報結果を多様かつ一貫したものにするために、システムは複数の独立したトレーニングを受けたニューラルネットワークを使用し、ノイズ調整を通じて一連の相互に関連するシナリオバージョンを生成します。Googleも特に、このモデルは「単一変数」(Marginals)でトレーニングされていることを指摘しています。例えば温度や風速ですが、「連動システム」(Joints)の予測が可能です。例えば、熱波が全体の地域に影響を与える場合や、風場全体の発電量分布などです。
この単純なトレーニングデータから複雑なシステムを推論する能力は、WeatherNext 2 の核心的な強みです。
(注：ここでのノイズは、AIモデルに故意に追加されたランダムな変化を指し、モデルの計算に少しのランダム性を加え、物理法則に従った異なる天候変化を生み出します。連動システムとは、複数の気象変数が相互に作用して形成される全体的な気象システムを指し、単一のデータポイントではありません。)
一度に百種類のシナリオを生成し、極端な天候の予測がより根拠を持つようになる
WeatherNext 2は、同じ入力データから1分以内に数百種類の天候結果を生成し、それぞれが物理的に合理的で相互に一貫していることを保ちます。
この能力は台風、暴雨、熱波などの「高不確実性イベント」に特に重要であり、Google はこの技術を活用して気象機関の実験的な台風予測を支援し、最悪のシナリオと可能な変化の範囲を判断するのを助けています。
Google製品を全面的に導入し、世界のコミュニティにも開放する
現在、GoogleはWeatherNext 2を多数のクライアントおよびエンタープライズ製品に正式に統合しています。 平均的なユーザーは、Google検索、Gemini、Pixel Weather、Google Maps PlatformのWeather APIで新しい予測システムを見ることができ、Googleマップは後で追加される予定です。
デベロッパーは、Earth Engine や BigQuery を通じて予報データを取得したり、Google Cloud の Vertex AI で独自の AI 気象モデルを使用したりできます。
Googleは世界的な研究を推進し、より多くのデータを導入し、使用範囲を拡大しています。
Googleは、今後もより多くのデータソースを統合する方法を研究し、モデルの能力をさらに向上させるとともに、可能な場合は研究者、開発者、企業向けに新しいツールを引き続き提供していくと述べています。
公式は、強力なAIモデルとオープンデータを活用して、世界のコミュニティがエネルギー、交通、気候などの重要な意思決定をより迅速に行い、より多くの科学的突破を促進することを期待しています。
この記事は、Googleが新たに発表したWeatherNext 2についてです：AIによる天気予報が8倍速く、100種類以上のシナリオ生成をサポートします。最初に登場したのは、Chain News ABMediaです。