AI気象予測とは？
読み方: えーあいきしょうよそく
30秒まとめ
過去の気象データから学習したニューラルネットで天気を予測する手法。物理方程式を解く従来の数値予報より圧倒的に高速・低コストで、同等以上の精度を出す。GraphCast・NVIDIA Earth-2が代表例です。
AI気象予測の意味・定義
AI気象予測とは、ERA5などの数十年分の再解析データ(過去の気象状態)をニューラルネットワークに学習させ、現在の状態から将来の天気を予測する手法です。従来の数値予報(NWP)は、大気の物理法則を方程式化してスーパーコンピュータで数時間かけて解いていましたが、AIモデルは現在の気象状態から数分〜十数分で10日先までの予報を生成できます。計算コストが桁違いに低く、多くの指標で従来予報に匹敵またはそれを上回る精度を示したことが、気象学に大きな衝撃を与えました。\n\n代表的なモデルとして、グラフニューラルネットのGraphCast(Google DeepMind)とその後継WeatherNext、GPUで高速・高解像度を実現するNVIDIA Earth-2(FourCastNet+CorrDiff)、複数の地球システムに対応する基盤モデルMicrosoft Aurora、3D地球専用のHuawei Pangu-Weatherなどがあります。商用では、事業向けアラート・APIのTomorrow.io、国家機関向け高解像度予報のAtmo、エネルギー需給予測のJua、衛星観測データのSpireなどが知られます。\n\n(★)AIモデルは学習データにない異常気象や急激な現象で誤差が出ることがあります。重要な判断では複数モデルの一致度(アンサンブル)や従来予報と併用しましょう。(★)防災に関わる判断は、必ず気象庁など公的機関の警報・注意報を最優先してください。(★)商用APIを使う際は、対象地域の解像度・更新頻度・SLAを事前に確認することが重要です。