従来の6時間遅れデータから脱却し、リアルタイム衛星データで予報グリッドを25kmから5kmに高精細化。降水予測の精度は最大50%向上したとされる。
天気予報における最大の敵は、モデルの性能不足ではなく「データの古さ」であることが多い。Google DeepMindが今回WeatherNext 3に施した変更は、まさにこの問題を突くものだ――従来依存していた数値天気予測モデルのデータ(通常6時間の遅延がある)を、リアルタイム衛星観測データに置き換え、モデルが常に「大気の最新の姿」を読み取れるようにしたのだ。
この変更は解像度に直結している。WeatherNext 2の予報グリッドは25km四方だったが、WeatherNext 3では5km四方まで縮小され、さらに1時間ごとの予報も提供できるようになった。DeepMindによれば、モデルは分散配置された気象観測所のデータも同時に取り込んでいるため、湿度のような短距離で急激に変化しうる変数についても、より緻密な判読が可能になったという。
再生可能エネルギー産業にとって、WeatherNext 3にはいくつかの具体的な用途が加わった。公式によると、モデルは高度約100メートル(風力発電機のロータ高度に近い)における風速を予測でき、風力発電量の精密な算出に利用できる。また、高解像度の雲量データや日射量データも提供し、太陽光発電所の発電条件評価をサポートするという。
降水予測もまた重要なポイントだ。WeatherNext 3はNASAとGoogle独自の衛星分析による降水データを組み合わせている。DeepMindによれば、これによりモデルの降雨・降雪予測精度が最大50%向上し、「これまで予測信頼度が低かった地域で最も改善が顕著だった」という。
このモデルはGoogle検索、Gemini App、Googleマップの天気機能に活用されるほか、Google Maps Weather APIやGoogle Earth Engineでも利用可能になる予定だ。まず試してみたい人はGoogle Weather Labで直接体験できる。自分のプロジェクトに組み込みたい人向けには、前世代のWeatherNextが2026年8月にすでにオープンソース化されている。
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