2026年8月6日 科学
WeatherNext チーム
WeatherNext は、正確なサイクロン予報を実現し、警報の発令に向けて貴重な1日分の時間を確保できます。今回、このモデルをオープンソースとして公開します。
危険なサイクロンの発達過程を予測することは、長年にわたる課題でした。サイクロンの予報では、1時間ごとの判断が極めて重要になるためです。熱帯サイクロンは、ハリケーンや台風とも呼ばれ、地球上で最も破壊力の大きい気象現象の一つです。過去50年間に、熱帯サイクロンは世界で70万人を超える死者を出し、1兆4,000億ドルの経済損失をもたらしました。予報担当者にとって、タイムリーかつ正確に警報を発令することは、常に時間との戦いです。
本日、Nature に掲載された論文で、WeatherNext AI モデルがサイクロンの進路、強度、風場構造の予測において、業界最高水準の精度を達成したことを示しました。平均すると、このモデルは予報担当者に有効な予測時間をさらに1日分提供できます。つまり、私たちの3日間予報は、従来のモデルが提供できた2日先までの予報に相当します。この向上幅は、およそ気象学における10年分の進歩に相当します。
この共同研究には、Google DeepMind と Google Research の AI 研究者・エンジニアに加え、米国国立ハリケーンセンター（NHC）、大気研究共同研究所（CIRA）、英国気象庁、そして世界各地の気象機関に所属する専門の予報担当者が参加しました。
私たちの研究は、すでに現実世界で成果を上げています。2025年のハリケーンシーズンには、私たちのモデルが NHC によるハリケーン・メリッサの歴史的な予報を支援し、同 storm の急速な発達とジャマイカへの上陸を正確に予測しました。これにより NHC は適切なタイミングで警報を発令でき、現地のチームは準備のための重要な時間を確保できました。今年も連携を継続しており、現在では各サイクロンについて1,000通りの可能性を予測し、予報担当者の意思決定を支援しています。
天候は誰にとっても重要なものです。その影響の広さを踏まえ、今回、ハリケーンシーズン中に使用していた WeatherNext 2 と WeatherNext Cyclones のモデルをオープンソースとして公開します。この技術を広く公開することで、研究コミュニティの力を引き出し、よりレジリエントなコミュニティの構築に向けた AI の可能性を広げたいと考えています。地域の予報担当者に自然災害への対応に必要なツールを提供すること、再生可能エネルギーの普及を支援すること、あるいは極端な気象現象の発生を予測することなど、その用途は多岐にわたります。
WeatherNext による天候とサイクロンの予測方法
WeatherNext Cyclones は、ハリケーン・ミルトン発生時（2024年10月）の全球大気の状態を出発点として、全球の気象パターンと高精細なサイクロンの進路を反復的に予測します。予測期間は最大15日前までです。1,000メンバーからなるアンサンブル予報を実行することで、熱帯低気圧からハリケーンまで、風速に応じた局地的な確率マップを生成できます。
サイクロンの予測では通常、相反する2種類のモデリング技術の間でトレードオフが生じます。サイクロンの進路（どこへ向かうか）は、非常に広範囲に及ぶ全球大気の流れに左右されます。これまでは、こうした大気の流れを低解像度の全球モデルでモデル化するのが最適とされていました。一方、サイクロンの強度（どの程度まで発達するか）は、その中心周辺で発生する高度に局地的な高解像度の熱力学的プロセスによって決まります。こうしたプロセスは、専用の高解像度局地モデルでモデル化するのが最適です。
WeatherNext モデルはこの隔たりを埋め、全球的な天候予報全体を改善するとともに、サイクロン予報の精度も向上させます。これは単一の AI モデルであり、熱帯サイクロンの進路、強度、風場構造を業界最高水準の精度で予測できます。この画期的な成果は、独自の学習手法、モデルアーキテクチャ、そして低解像度の入力データを処理する方法によって実現しました。
WeatherNext Cyclones は、2023年から2024年までの過去のサイクロンを用いて評価し、その決定論的予測および確率的予測の性能を、他の最先端の気象モデルと比較してベンチマークしました。平均すると、サイクロンの進路、強度、風場構造の予測において、WeatherNext Cyclones は有効な予測時間を24時間以上延長しました。
このモデルは、異なる2つのデータモダリティを組み合わせて学習しています。全球の気象力学データと、専門家が整理した過去のサイクロン観測データです。約20 TB の全球大気データと、約5,000件の過去の暴風雨を収録した IBTrACS の履歴データベースを用いてエンドツーエンドで学習することで、モデルは複雑な大気パターンと極端な気象現象をモデル化する方法を学習しました。
過去数十年にわたり、サイクロン予報の精度は着実に向上してきました。この図は、ECMWF-ENS による進路予報（a）と HWRF による強度予報（b）について、過去の各年における3日間予報の精度を示したものです。また、WeatherNext Cyclones が進路と強度の予測精度を飛躍的に向上させたことも示しています。過去20年間の発展傾向に照らすと、この向上は10年分の進歩に相当します。
私たちのモデルは、Functional Generative Networks（FGN、関数生成ネットワーク）を使用して複数の異なる予測結果を効率的に生成し、天候に内在する不確実性を捉えます。現在では、TPU 上で1分未満の時間で、15日先までの予測を含む1回分の予報を生成できます。これにより予報担当者は、壊滅的な被害につながり得るテールリスクの確率分布を迅速に評価できます。昨年、私たちのシステムは1回の実行で50件の予測を生成しており、全球物理モデルと同程度の規模でした。今年はアンサンブルの規模を1,000メンバーに拡大し、急速な発達現象など、発生頻度は低いものの影響の大きいシナリオを捉えられるようにしました。2025年のハリケーン・メリッサでは、まさにこのような現象が発生しました。
これまで、強度予測の精度を向上させるには、非常に高い空間解像度を実現することが主な要因だと考えられてきました。しかし WeatherNext Cyclones が必要とするデータの解像度は28×28 kmで、従来のモデルより100分の1です。さらに小型のモデルである WeatherNext 2-mini は、111×111 kmというより低い解像度で動作しますが、それでも優れた性能を示します。これは科学者たちにとって予想外の結果でした。このような解像度で、なぜ私たちのモデルがこれほど正確な予測を生成できるのかを完全に理解することは、今後の研究課題です。私たちは研究コミュニティと協力し、その答えを明らかにしたいと考えています。
WeatherNext を研究コミュニティに公開
Nature 論文の公開に合わせて、コードとモデルの重みをオープンソースとして公開します。誰でも無料で利用し、その上に開発を重ねることができます。対象となる用途には、学術研究、業務用の予報、より専門的で地域に特化したモデルの開発などが含まれます。世界中の気象研究コミュニティの進歩を加速させ、気象機関、研究者、非営利団体がさまざまな気象現象をより正確に予測し、人命やインフラを守るための重要な意思決定を行えるよう支援したいと考えています。
また、これに類する2つのモデルも公開します。1つは、ハリケーンシーズン中に運用され、その成果を論文で確認できる WeatherNext Cyclones です。もう1つは、その後継となる更新版の WeatherNext 2 で、こちらは10月に業務運用を開始しています。さらに、モデルをコンパクトにした WeatherNext 2-mini も公開します。これは無料の公開 Colab ノートブック上で、単一の TPU により実行できます。
探索できる内容は次のとおりです。