Google DeepMindが2026年8月6日、AI気象モデル WeatherNext がサイクロンの進路・強度・風の構造の予測で最先端の精度を達成したとする論文がNatureに掲載されたと発表し、あわせてコードとモデル重みを公開した1。平均して丸1日分の予測精度が加わり、3日先の予測が従来モデルの2日先までの水準に相当するとしている1。過去のサイクロンを用いて他の主要な気象モデルと比較したところ、進路・強度・風の構造の予測で平均して24時間を超えるリードタイムの優位を得たという1。DeepMindはこの改善幅を、およそ10年分の気象学の進歩に相当すると位置づけている1。
実運用での例として、2025年のハリケーンシーズンに、同モデルがハリケーン・メリッサの急速な強まりとジャマイカへの上陸を予測し、米国立ハリケーンセンター（NHC）が事前の警報を出す助けになったとしている1。研究は米国立ハリケーンセンター、大気研究協同研究所（CIRA）、英国気象庁ほか各国の気象機関との共同で行われた1。
技術面では、必要とするデータの解像度が28×28kmと従来モデルの100倍粗く、それでも高精度が出る理由は未解明の研究課題だとしている1。TPU 1基で15日先の予測を1分未満で生成でき、アンサンブルは昨年の50から今年は1,000メンバーに拡大した1。公開対象は、ハリケーンシーズン中に稼働した WeatherNext Cyclones、後継の WeatherNext 2、そしてTPU 1基・無料の公開Colabノートブックで動く小型版 WeatherNext 2-mini の3種1。なお公式の予報・警報については、地域の気象機関を参照するよう注意書きが添えられている1。
Sources
- WeatherNext: AI model achieves breakthrough in forecasting cyclones - Google DeepMind公式ブログ（2026年8月6日）
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