Google DeepMind、WeatherNext 3で降水予測を最大60%改善

Google DeepMindとGoogle Researchは9月3日、AI天気予報モデル「WeatherNext 3」を発表しました。
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します。
Google検索やGeminiアプリ、Googleマップのほか、企業向けAPIなどにも導入します。

記事の概要

WeatherNext 3は、地表温度や湿度を5km解像度で予測できるモデルです。
その他の地表変数は10km解像度、風速などの大気変数は25km解像度で可視化します。
従来のWeatherNext 2は6時間ごとに25kmグリッドで予測しており、約5倍詳細になりました。
1日以上先の降水予報では、精度が最大50%向上するということです。
中期的な地球規模の予測では、降水予測の精度が最大60%改善したとしています。
NASAの衛星データ「IMERG」と、Google独自の衛星レーダーによる降水再解析データを活用します。
気象観測所のデータも直接学習し、沿岸部や谷、山岳地帯の予測に対応します。
BigQuery、Google Earth Engine、Google Maps Platform Weather API、Google Cloud Storageからも利用できます。

記事のポイント

1. 高解像度で毎時予測： リアルタイムの衛星データを取り込み、従来モデルより約5倍詳細な全球予測を1時間ごとに生成します。
2. 観測所データを学習： 各地の気象観測所データを直接学習し、数km単位で気温や湿度が変化する地域にも対応します。
3. 再エネ予測にも対応： 高さ100mの風速や高解像度の雲量・日射量を予測し、風力・太陽光発電量の見通しに活用できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 気象データを使う企業は、地域や時間単位を細かくした予測を業務に組み込みやすくなります。発電計画などで必要な予測粒度を見直し、API経由で既存システムに接続できるかを確認することが次の論点になりそうです。
• 同分野のサービス提供者： 気象予測サービスは、精度だけでなく、更新頻度や地形への対応力、観測データの扱いまで比較される可能性があります。高解像度の予測をどの業務向けに加工し、導入効果を示すかが競争軸になりそうです。
• 気象データ利用業界： 風速、雲量、日射量まで扱えることで、再生可能エネルギーの発電量予測と気象情報を別々に管理している企業は、データ基盤を統合する選択肢を検討することになりそうです。

このニュースの背景

従来のWeatherNext 2は6時間ごと、25kmグリッドで予測していました。
WeatherNext 3はリアルタイムの衛星データを取り込み、1時間ごとに予測を生成します。
NASAの衛星データやGoogle独自の降水再解析データに加え、気象観測所のデータも学習に使います。
風力発電向けの風速や、太陽光発電向けの雲量・日射量も予測対象に含まれます。

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