DeepMindの気象AI、ハリケーン予測を1日前倒し

Google DeepMindとGoogle Researchが開発した気象AI「WeatherNext」が、サイクロンをこれまでにない精度で予測できることが、英科学誌Natureに掲載された論文で示されました。平均で予報担当者に1日分の猶予をもたらし、3日先の予測が従来モデルの2日先と同じ精度になります。研究者によれば、予報を1日前倒しするには従来10年規模の取り組みが必要だったといいます。

その実力を示したのが、2025年10月にカリブ海で発生した熱帯低気圧でした。各モデルの見立ては割れ、勢力が弱いままハイチに向かうのか、発達してジャマイカを直撃するのかで判断が分かれます。WeatherNextは後者を採り、上陸5日前の時点でカテゴリー5でジャマイカに上陸すると80%の確信度で予測しました。

実際にハリケーン「メリッサ」はジャマイカ各地に洪水と地滑りを引き起こし、壊滅的な被害となりました。ただ、このAIモデルによって予報担当者は進路上の地域へより早い警告を出すことができ、住民は備えの時間を確保できました。

米国立ハリケーンセンターのマイク・ブレナン所長は「数時間でも違いが生まれる」と語ります。避難の調整、物資の配置、対応要員の移動はいずれも時間との勝負であり、判断を誤れば影響は大きくなります。所長は予測精度を1日先まで押し広げられることには非常に大きな価値がある、と評価しました。

課題は学習データの少なさでした。極端な現象はそもそもまれで、機械学習に必要な事例が十分に集まりません。論文の主著者の一人でGoogle DeepMindの研究員であるフェラン・アレット氏は「サイクロンのデータは多くないが、気象データは大量にある」と述べ、気象とサイクロンの両方に強いモデルとして訓練したと説明しています。