AIによる天気予報がスパコン大きく上回る精度と速度を実現。1分以内で10日間の天気を予測

　Googleの人工知能会社「DeepMind」が開発した気象予報AIモデル「GraphCast」は、従来のスーパーコンピューター（スパコン）より高速で高精度の天気予報ができるそうだ。

　『Science』（2023年11月14日付）に掲載された研究によると、GraphCastによる10日分の天気予報は、欧州中期気象予報センター（ECMWF）の気象予報モデルよりずっと正確であることが証明されたという。

　しかも、従来の気象予測はスパコンを数時間稼働させる必要があったが、AIの予報は1分以内ででぱっと出る。その時消費されるエネルギーは、従来モデルのわずか1000分の1程度でしかないという。

従来の気象予報を大幅に上回るGoogleのAI気象予報士

　この研究では、Google DeepMindが開発したAI気象予測モデル「GraphCast」と、ヨーロッパ中期予報センター「ECMWF」が運用する、世界最高クラスの予報システムとの性能が比べられている。

　その結果、気温・気圧・風速・風向・湿度など、1380種ある天気の指標の90%において、GraphCastは従来型システムを上回ることができたという。

　しかもその実行速度はとてもスピーディー。ECMWFの高分解能大気予測モデル「HRES」がスーパーコンピューターで何時間も計算するのに対し、GraphCastは何百もの気象変数についての10日分の予測を、1分以内に弾き出すという。

迅速で効率的、なおかつ高精度

　GraphCastは、ECMWFが集めた過去40年分の気象データをベースに、「グラフ・ニューラル・ネットワーク」という方法で訓練されたモデルだ。

　現在と6時間前の地球の大気の状態さえ与えられれば、それをGoogleのAI専用プロセッサ「TPU v4」で処理し、ほんの1分程度で今後10日間分の天気予報をしてくれる。

　それは非常に効率的でもあり、スーパーコンピューターで大気物理の方程式を走らせる力技に比べると、エネルギー消費量は約1000分の1と見積もられている。

　それでいてその予報は正確なもので、大型台風「リー」のノバスコシア州（カナダ）上陸を従来モデルより3日早い、9日前に予測することもできた。 AI気象予報モデル「GraphCast」は、従来のスーパーコンピューターでは数時間かかるような気象予測を、わずか1分でやってのける / image credit:Google DeepMind

AI天気予報士「GraphCast」の今後の課題

　とはいえ、GraphCastは完璧なAI気象予報士というわけではない。

　例えば、10月25日に不意にアカプルコ（メキシコ）を襲った大型台風「オーティス」の突然の発達など、あらゆる状況で従来モデルより優れていたわけではない。

　さらに技術的な限界のために、従来モデルほど詳細な予測をすることもできない。HRESの分解能が0.1度であるのに対して、GraphCastのそれは0.25度と少々荒い。

　そしてもう一つ気になるのは、AI気象モデルの中身がわからないことだ。それは完全な”ブラックボックス”となっており、なぜそのような予報をするのか誰にもわからない。

　こうしたことから、Google DeepMindの研究チームは、GraphCastのようなAIを使った天気予報は、現在の気象予測技術を補完するものと論文で述べている。

我々のアプローチについて、伝統的な気象予測を代替するものと考えるべきではない。

従来の手法は、現実の状況に照らし合わせながら、何十年もかけて開発されてきたもので、我々がまだ検証していない様々な機能を提供してくれる

　なお今後、ECMWFは独自のAIモデルを開発し、従来の数値気象予測システムとの統合の可能性を探る予定であるとのことだ。

References:GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting - Google DeepMind / Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science / written by hiroching / edited by / parumo
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