AIが世界の気象予報センターを上回る

AIが天気予報の「ゴールドスタンダード」を超える

AIは、大気質、気象パターン、気候変動による熱帯暴風雨の追跡において、従来の予測方法を上回る成果を上げている（写真：ゲッティ）。

マイクロソフトが開発した新しい人工知能 (AI) モデル「Aurora」は、ヨーロッパ中期予報センター (ECMWF) や米国立ハリケーンセンター (NHC) など、世界の主要気象センターの多くよりも正確かつ迅速に天気を予測する能力を示し、科学界で大きな注目を集めています。

5月22日にネイチャー誌に掲載された研究によると、オーロラシステムは従来の物理モデルを使用せず、完全に過去のデータに基づいてトレーニングされたという。

それでも、2023 年のすべての主要なハリケーンを正確に予測するとともに、数百倍低い計算コストで 10 日間の天気予報を生成するなど、印象的な結果が出ました。

ある例では、オーロラは超大型台風ドクスリがフィリピン北部に上陸することを4日前に正確に予測したが、当時の公式予報では台風は台湾の北に向かうとされていた。

ドクスリは後にアジア太平洋地域史上最も被害額の大きい嵐の一つとして記録された。

オーロラはまた、予報の「ゴールドスタンダード」とみなされるECMWFを上回りました。具体的には、Microsoft の AI は、約 10 km² の解像度で、10 日間の世界予報の 92% において ECMWF よりも高い精度を達成しました。

テクノロジー大手のAI競争

AI Aurora は台風 Doksuri がフィリピン北部に上陸すると正確に予測しました (写真: Microsoft)。

Aurora はこの分野における唯一の AI モデルではありません。ファーウェイは2023年にすでにPangu-Weatherモデルを発表しており、グーグルも2019年の自然災害事例の97%で自社のGenCastモデルがECMWFを上回ったと主張している。

主要国や気象機関も先を争って対策に取り組んでいる。 Meteo-France と ECMWF 自体も独自の機械学習モデルを開発しています。 ECMWFの代表者らは、2025年2月からテストされている最初のAIモデルは、解像度が限られているにもかかわらず（30 km²）、物理モデルと比較して計算時間を1,000倍以上節約できると述べた。

天気予報における AI の台頭は、従来の予測モデルが複雑な物理方程式に基づいているため、大量の計算を必要とするという事実に起因しています。

一方、Aurora のような AI は実際のデータから学習するため、処理時間が大幅に短縮されます。専門家によれば、これは気象学の革命への第一歩となる可能性がある。

「大気システム科学における大きな変革の始まりにいる」とペンシルベニア大学の准教授でこの研究の筆頭著者であるパリス・ペルディカリス氏は語った。

「今後5～10年の目標は、衛星や気象観測所からデータを直接取得し、世界中のどこでも高解像度の予報を生成できるシステムを構築することです」と彼は語った。

現在、Aurora はまだ商品化されていませんが、テスト結果では大きな可能性が示されています。

気候変動がますます深刻化し、正確でタイムリーな予測の必要性がこれまで以上に緊急になっている状況において、気象学の分野で従来の方法を AI で段階的に置き換えることは実現可能かつ必要であると考えられています。

出典: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm