NVIDIAのAIモデルが嵐を数週間前に正確に予測

冬の嵐が米国各地を襲う中、特定の地域の天気予報には大きな食い違いが見られ、降雪量の予測値が大きく異なっていた。

Nvidiaの新たなEarth-2気象予測モデルのタイミングはこれ以上ないほど完璧だった。あるいは、このモデルの主張される精度を考慮すれば、同社は気象状況に関する事前情報を得ていたのだろうか？

これらの新たなAIモデルは、より迅速かつ精密な気象予報を提供するために設計されている。Nvidiaによれば、特定のモデル「Earth-2 Medium Range」は、70以上の変数においてGoogle DeepMindのAI気象モデル「GenCast」を上回る性能を発揮するという。GenCastは2024年12月にGoogleが発表したもので、既に15日先までの予報を生成可能な既存気象モデルと比較して優れた精度を示していた。

Nvidia は、月曜日にヒューストンで開催された米国気象学会の会議で、これらの新しいツールを発表しました。

Nvidia の気候シミュレーション担当ディレクター、マイク・プリッチャード氏は、会議に先立ち記者団に対して、「哲学的および科学的な観点から、これはシンプルさへの回帰である」と説明しました。「私たちは、専門的で手作業による AI アーキテクチャから脱却し、シンプルでスケーラブルなトランスフォーマーベースのシステムの未来を受け入れようとしています。

従来の天気予報は、主に現実世界の観測値に基づく物理シミュレーションに依存しています。AI モデルは、この分野ではより最近の開発です。Earth-2 Medium Range モデルは、Atlas という Nvidia の新しいアーキテクチャに基づいて構築されており、詳細については月曜日にも発表される予定です。

中距離予報に加え、NVIDIAのEarth-2スイートには現在予報モデルと全球データ同化モデルが含まれる。

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ナウキャスティングは、0 時間から 6 時間先までの短期的な天気予報を生成し、気象学者が嵐やその他の危険な気象条件による潜在的な影響を評価するのに役立ちます。

「このモデルは、特定の地域向けの物理モデル出力ではなく、世界中で利用可能な静止衛星データで直接トレーニングされているため、Nowcasting は、衛星のカバー範囲が十分な場所であれば、あらゆる場所に適用することができます」とプリッチャード氏は述べています。この機能は、州政府や小規模な国々が、厳しい気象システムが自国に影響を与える可能性について理解するのに役立つはずです。

グローバルデータ同化モデルは、気象観測所や観測気球などの情報源からのデータを処理し、世界中の何千もの地点の気象状況を継続的にスナップショットとして作成します。これらのスナップショットは、気象モデルが予測を生成するための出発点として機能します。

従来、これらのスナップショットを作成するには、予測を開始する前に膨大なコンピューティングリソースが必要でした。「このプロセスは、従来の天気予報で使用されるスーパーコンピューターの総能力の約 50% を消費するのが一般的です」とプリッチャード氏は説明します。「当社のモデルは、スーパーコンピューターで数時間かかる作業を、GPU を使用して数分で達成することができます。

この 3 つの新しいモデルは、粗い予測を用いて高解像度の予測を迅速に生成する CorrDiff と、気温、風、湿度などの個々の気象変数をモデル化する FourCastNet 3 という 2 つの既存モデルに加わります。

プリッチャード氏によると、これらの新しいモデルは、これまで主に、高価なスーパーコンピュータの使用時間を購入できる富裕国や大企業だけが利用できた、高度な天気予報ツールへのアクセスを民主化するものである。

「これらのツールは、国家気象機関、金融会社、エネルギー企業など、気象予測モデルの開発と改良に関心のあるあらゆる組織にとって、エコシステムにおける基本的な構成要素となります」とプリッチャード氏は述べています。一部のツールはすでに運用が開始されており、イスラエルと台湾の気象学者が Earth-2 CorrDiff を使用しているほか、The Weather Company と Total Energies が Nowcasting を評価しています。

「一部のユーザーは、集中型の企業向け天気予報システムを購読することを好むかもしれませんが、他のユーザー、特に各国は、主権を優先します」とプリッチャード氏は強調しています。「天気は国家安全保障上の問題であり、主権と天気予報は本質的に相互に関連しているのです」。