Google DeepMind、サイクロン予測精度を1日分向上させたAIモデル WeatherNext を公開

Google DeepMindは、熱帯低気圧（サイクロン、ハリケーン、タイフーン）の予測精度を大幅に高めたAIモデル「WeatherNext」を公開し、あわせてオープンソース化しました。このモデルは、サイクロンの進路、強度、および風の構造を同時に予測するもので、その成果はNature誌に掲載されました。2025年のハリケーン・メリッサ発生時には、米国国立ハリケーンセンター（NHC）での実運用に活用され、急速な発達とジャマイカへの上陸を事前に予測する成果を上げています。

従来の手法と比較して、WeatherNextは予測精度を平均で1日分向上させており、3日先の予測において先行モデルを上回る精度を達成しました。気象予測においては1時間単位の猶予が被害軽減に直結するため、この24時間の精度向上は避難計画や防災対応において大きな差を生みます。開発にはGoogle Researchのほか、英国気象庁（UK Met Office）やCIRAなどの専門機関が協力し、実環境での検証が進められました。

現在はモデルが公開されており、研究者や気象機関による利用が可能ですが、実運用への導入にあたっては各地域の気象データへの適合性や計算リソースの要件を確認する必要があります。過去50年で1.4兆ドルの経済損失をもたらした熱帯低気圧に対し、AIによる時間的猶予の拡大が期待されています。