AIを活用した気象スタートアップが、政府機関の予報を上回る精度を達成

スタートアップ企業のWindBorne Systemsが本日リリースした、AIを活用した新しい天気予報ツールは、センサーデータを深層学習モデルに取り込む方法の改善により、欧州各国政府が開発した世界トップクラスのシステムよりも、主要な気象変数についてより頻繁かつ正確な予測を提供します。

2019年にスタンフォード大学の学生グループによって設立されたWindBorneは、当初、気象データの販売を目的として、より高性能な気象観測気球の開発に注力していた。しかし、2022年に気象予測用のディープラーニングモデルが登場すると、チームは独自のモデルを開発することでさらなる価値を生み出せることに気づいた。

WindBorneによると、同社の最新モデルは、いくつかの変数において、欧州中期予報センター（ECMWF）の従来型システムおよびAIシステムの両方を上回る性能を発揮しているという。最高製品責任者（CPO）のカイ・マーシュランド氏によれば、これを簡単に理解する一つの方法は、WeatherMesh 6が「5日先の予測において、従来の予報が前日に示す精度と同等の精度を持つ」という点であり、特に地表温度の測定において顕著だという。

本日、同モデルの第6版となる「WeatherMesh」がリリースされた。同社によれば、このモデルは、気象学者から今日の精密な天気予報の主要な提供元として広く認められている政府間組織である欧州中期天気予報センター（ECMWF）が作成する従来の予報およびAI予報の両方よりも正確であるという。

WeatherMesh 6は1時間ごとに予報を生成しますが、従来のモデルは6時間ごとです。データ品質が最も高いヨーロッパおよび米国本土では、解像度が3kmまで向上しています。

従来の天気予報は、高価なスーパーコンピュータを必要とし、実行にかなりの時間を要する複雑な物理モデルに依存している。スタートアップ企業やGoogle DeepMindなどの大手研究所によって開発されたAIモデルは、物理モデルよりも高速に動作する傾向があるが、現時点では解像度が低く、扱う変数の数が少なく、長期的な予測における精度も低い。

それでも、気象分野におけるAIは急速に進歩しており、すでに世界中の主要な政府機関で活用されている。研究者たちは、気象データを集約し、一般向けの予報を作成するシステムにAIを統合する取り組みを進めている。

WindBorneは、モデル構築とデータ収集を独自に組み合わせた強みを持っています。同社は現在、常に約400個の気球を飛行させており、世界中の15カ所の打ち上げ拠点からセンサーの測定値を収集しています。現在のモデルの改善は、気球によって収集されたデータをモデルに組み込む方法の洗練によるものです。

「個人的には、データセットの優位性を持たないAIベースの気象企業のビジネスモデルは理解できません」と、WindBorneのCEOジョン・ディーン氏はTechCrunchに語った。

ECMWFの優位性は、「データ同化」——つまり、ばらばらなセンサーの測定値を、機械が読み取れる包括的な世界の表現へと変換するプロセス——における専門知識に由来している。現時点では、AI気象モデルはECMWFや米国海洋大気庁（NOAA）が作成したデータセットに依存している。

しかし、WindBorneや他の組織は、データをモデルに直接取り込むよう取り組んでいる。 同社のAI責任者であるジョアン・クレウス＝コスタ氏は、自社の気球やその他の情報源からデータを直接取り込むことが、新バージョンのWeatherMeshの性能向上の主な要因であると述べている。安定性を損なうことなくこれらの予報を提供できるようになるまで、トランスフォーマーベースのモデルの調整とアーキテクチャの再構築に1年を要した。

「データ同化を始めた当初、私たちは依然としてECMWFに非常に大きく依存していました」とディーン氏は語った。「現時点では、仮にECMWFの初期条件を除外したとしても、実際にはかなり正確な予測ができると予測しています。」

同社は昨年、ユナイテッド航空の旅客機が自社の気球の1つに衝突した際、一時は危機に直面した。航空機には軽微な損傷が生じたものの、負傷者は出なかった。これは、WindBorne社がセンサーパッケージのサイズに関する米国の規制を遵守していたことも一因である。 しかし現在、同社は再び衝突するリスクを低減するため、気球にトランスポンダーを搭載し、世界的な航空監視システムであるADS-Bを通じて位置情報を報告するようにした。

WindBorneは、ベンチャー資金として2,500万ドルを調達しており、2024年の企業価値は8,500万ドルと報じられている。同社は、気球から得たデータをNOAA（米国の気象予報業務で使用される）、米空軍、および海軍に販売している。また、投資家や商品トレーダーに対しても予測データを販売している。 しかしディーン氏は、情報環境の絶え間ない変化も一因として、同社は商用製品よりもモデルとデータインフラの構築に引き続き注力していると述べる。

「2年後に人々が消費者向け情報を求める手段がエージェント経由になるのであれば、SaaS製品の開発に大規模なチームを投入しようとは考えていませんよね？」とディーン氏は語った。