グーグル、天気予報AI「WeatherNext 3」　降水予報が最大50%向上

Google DeepMindとGoogle Researchは3日(米国時間)、AI天気予報モデル「WeatherNext 3」を発表した。リアルタイムの衛星データを取り込み、1時間ごとに高解像度の予測を生成することで、より地域に即した天気予報を可能にする。 同モデルは、Google 検索やGeminiアプリ、Google マップなどに導入する。これにより、1日以上先の降水予報の精度が最大50%向上するという。 WeatherNext 3は、地表の温度や湿度などを5km解像度、そのほかの地表変数を10km解像度、風速などの大気変数を25km解像度で可視化できる天気予報モデル。従来の「WeatherNext 2」では、6時間ごとに25kmグリッドで予測しており、従来比で約5倍詳細な地球規模の気象予測を提供できるという。 また、各地に点在する気象観測所のデータを直接学習することで、沿岸部、谷、山岳地帯など、数km単位で気温や湿度が変化する地域の予測にも対応する。これにより、従来の天気予報モデルでは十分に対応できなかった中南米、アフリカ、アジア太平洋地域でも、より詳細な予測を提供できるとしている。 降水予測では、NASAの衛星データ「IMERG」とGoogle独自の衛星レーダーに基づく全球降水再解析データを活用。同社によれば、中期的な地球規模の予測において、降水予測の精度が最大60%改善したという。 このほか、再生可能エネルギー向けの予測にも対応する。風力発電向けには高さ100m(タービンの高さ付近)の風速を予測するほか、太陽光発電向けには、高解像度の雲量や日射量を予測し、発電量の見通しなどに活用できる。 同社は、WeatherNext 3をBigQueryやGoogle Earth Engine、Google Maps Platform Weather API、Google Cloud Storageからも利用できるようにする。

Google DeepMindとGoogle Researchは3日(米国時間)、AI天気予報モデル「WeatherNext 3」を発表した。リアルタイムの衛星データを取り込み、1時間ごとに高解像度の予測を生成することで、より地域に即した天気予報を可能にする。 同モデルは、Google 検索やGeminiアプリ、Google マップなどに導入する。これにより、1日以上先の降水予報の精度が最大50%向上するという。 WeatherNext 3は、地表の温度や湿度などを5km解像度、そのほかの地表変数を10km解像度、風速などの大気変数を25km解像度で可視化できる天気予報モデル。従来の「WeatherNext 2」では、6時間ごとに25kmグリッドで予測しており、従来比で約5倍詳細な地球規模の気象予測を提供できるという。 また、各地に点在する気象観測所のデータを直接学習することで、沿岸部、谷、山岳地帯など、数km単位で気温や湿度が変化する地域の予測にも対応する。これにより、従来の天気予報モデルでは十分に対応できなかった中南米、アフリカ、アジア太平洋地域でも、より詳細な予測を提供できるとしている。 降水予測では、NASAの衛星データ「IMERG」とGoogle独自の衛星レーダーに基づく全球降水再解析データを活用。同社によれば、中期的な地球規模の予測において、降水予測の精度が最大60%改善したという。 このほか、再生可能エネルギー向けの予測にも対応する。風力発電向けには高さ100m(タービンの高さ付近)の風速を予測するほか、太陽光発電向けには、高解像度の雲量や日射量を予測し、発電量の見通しなどに活用できる。 同社は、WeatherNext 3をBigQueryやGoogle Earth Engine、Google Maps Platform Weather API、Google Cloud Storageからも利用できるようにする。