WeatherNext 2 リリースノート / 新機能

Google DeepMind と Google Research は、以前のイテレーションより 8 倍高速に予測を生成し、1 時間までの解像度を提供する WeatherNext 2 という天気予報モデルを発表しました。このモデルは、単一の入力から何百もの可能な天気シナリオを生成することを可能にし、従来の物理ベースのスーパーコンピュータモデルと比較して予測を生成するのに必要な時間を大幅に短縮します。

Functional Generative Network (FGN) アーキテクチャ

WeatherNext 2 は、Functional Generative Network (FGN) と呼ばれる新しい AI モデリング手法を利用します。このアーキテクチャは、モデルの関数空間に直接ノイズを注入し、予測に一貫した変動を生み出しながら、予測が物理的に現実的かつ相互に結びついた状態を保証します。

マージナルとジョイント予測

FGN アプローチにより、モデルは「マージナル」—湿度、特定の高度における風速、または特定の場所における温度などの個別で独立した気象要素—で訓練することができます。これらのマージナルのみで訓練されているにもかかわらず、モデルは大規模で複雑、相互に結びついたシステムである「ジョイント」を予測することを学習します。この機能は、高温による影響を受ける地域の特定や、風力発電所全体の出力見積もりなどの地域的影響を予測する上で重要です。

パフォーマンスと精度ベンチマーク

WeatherNext 2 は、以前の最先端の WeatherNext モデルと比較して顕著な改善を示しています：

  • Variable Accuracy: このモデルは、風、温度、湿度を含む変数の 99.9% で前身モデルを上回ります。
  • Lead Times: 0 から 15 日までのリードタイムにおいて改善が観察されます。
  • Inference Speed: 単一の TPU での単一予測は 1 分未満で完了し、スーパーコンピュータ上の物理ベースのモデルは通常数時間かかります。

統合と可用性

Google は、研究室から実際のアプリケーションへと研究を移すため、WeatherNext 2 テクノロジーをいくつかのコンシューマーおよび開発者向け製品に統合しています：

コンシューマー製品への統合

以下のサービスの天気予報がアップグレードされました：

  • Google Search
  • Gemini
  • Pixel Weather
  • Google Maps Platform Weather API
  • Google Maps (統合は今後数週間以内に行われます)

開発者および研究アクセス

予測データとモデルへのアクセスは、以下のチャネルを通じて利用可能です：

  • Earth Engine: データは Earth Engine Data Catalog で利用可能です。
  • BigQuery: BigQuery を介して予測データをクエリできます。
  • Vertex AI: Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム上で、カスタムモデル推論のための早期アクセスプログラムが利用可能です。

Sources