極端気象現象はますます頻繁かつ強力になっています。研究者たちはより迅速で正確な予測方法を探しており、AIが新たな可能性をもたらしています。
今年5月、マイクロソフトは天気予報ツールAuroraをリリースしました。Auroraプロジェクトに参加したマイクロソフトの研究者Paris Perdikarisは、「これらのAIツールはパターン認識に長けています」と述べています。
Auroraのトレーニングのため、マイクロソフトは100万時間以上の気候データを提供しました。これは最新のGPTモデルの約16倍の量です。Auroraは現在、従来の方法と比べて5000倍速く、今後5日間の世界の大気汚染状況と10日間の天気予報を予測できます。
The Weather Companyがエヌビディアと提携した後、より強力な計算能力によりAI予測の計算がより速く、結果がより正確で詳細になりました。
ヴィラノバ大学のチームは嵐の予測に焦点を当てています。彼らのモデルは、嵐の規模と形状を識別することで、その影響力（例えば、竜巻や雹を形成するかどうか）を判断します。機械学習の助けを借りて、警告時間が従来の発生15分前から1時間前に延長されました。
「速度」はAIツールの最も顕著な利点です。従来の大気大循環モデル（GCM）は大量の気候データとスーパーコンピューターを必要とし、時間とエネルギーを消費します。対照的に、新しいAI天気予報ツールはノートパソコンで実行できる可能性がありますが、精度はまだ観察が必要です。
マイクロソフトは、Auroraが今後数ヶ月で一般に公開されると述べています。Perdikarisは、AIが今後2〜5年で気象ワークフローに統合される可能性があると予測しています。
Google DeepMindの新モデル「NeuralGCM」は総合的なアプローチを採用しています。1〜10日間の気候予測において、純粋な機械学習モデルや現在使用されている一部のモデルよりも正確です。NeuralGCMはAIと従来の流体力学計算を融合させ、予測精度を維持しながら計算能力の需要を大幅に削減できます。
オクラホマ大学の気象学助教授Aaron Hillは、このようなAIツールの最も意義深い点は計算負荷を減らすことであり、長期的で大規模な気候モデルを構築・計算する潜在力があると考えています。
気候危機の下、気象予報機関以外にも、商品取引業者、農業計画業、保険業界がより速くより正確な天気予報モデルに対価を支払う意思があり、この分野は急速に発展しています。