重要なポイント
- Google DeepMind の新しい ML モデル GenCast は、最大 15 日前までの気象パターンを正確に予測できます。
- GenCast は、欧州中期天気予報センター (ECMWF) などの従来の天気予報手法を上回ることがわかっています。
- GenCast は確率的予測を提供し、複数の気象シナリオに対するユーザーの理解を深めます。このモデルは、さまざまな分野での天気予報とその応用を大幅に改善する可能性を秘めています。
従来の天気予報モデルでは、1 週間を超える気象パターンを確実に予測することはできませんでしたが、Google の AI 子会社 DeepMind の新しいツールがその限界を打ち破りつつあるようです。
ジェンキャストタイトルにもあるように、現在、ヨーロッパ中期天気予報センター（ECMWF）を含む世界有数の気象予報システムを上回っており、数分で正確な 15 日間の予報を生成する能力を示す証拠があります。
傘を持たずに捕まることはありません
この研究結果は初めて雑誌に掲載されました 自然 （経由 ニューヨーク・タイムズ）、機械学習（ML）ベースの天気予測が、「大気の物理ベースのシミュレーションに依存する」従来の数値天気予報（NWP）よりも予測誤差がいかに少ないかを強調しています。参考までに、GenCast は数十年にわたる再分析データに基づいてトレーニングされており、わずか 8 分で 15 日間の世界的な予測を生成できます。一方、ECMWF に使用されるスーパーコンピューターには数時間かかります。
研究者らは、参考までに、従来の ECMWF に対して GenCast を固定しました。 35か国 公式の天気予報のニーズに対応します。指定された 1,320 の世界の風速、気温、その他の大気の特徴を決定するという状況において、GenCast は「センターの予測を 97.2 パーセント上回りました」。
昨年の GraphCast を超える飛躍
GraphCast は AI を使用して、1 分以内に最大 10 日間の天気を予測します
DeepMind が天気予報に進出したのはこれが初めてではないことは注目に値します。昨年、このテクノロジー巨人は、最大 10 日前の天気を正確に予測できる GraphCast をデビューさせました。ただし、GenCast の主な進歩の 1 つは、確率的予測機能にあります。これは、GraphCast が単一の決定的な予報を提供するのに対し、GenCast はさまざまな潜在的な結果を提供できることを意味します。これにより、ユーザーがさまざまな気象シナリオの可能性を理解し、準備するのに役立ちます。たとえば、GraphCast の場合、「明日は雨が予想されます」と表示されますが、GenCast は「明日の雨の確率は 70%」という確率的な予測を提供できます。
今のところ、GenCast の天気予報は、 Google Earth エンジン そして BigQuery、世界中の科学者や研究者が DeepMind の予測を分析するためのアクセスを提供します。
天気情報が一目でわかる
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