Google DeepMind「WeatherNext 3」——物理シミュレーション廃止・衛星データから直接学習で解像度5倍
Google DeepMind「WeatherNext 3」——物理シミュレーション廃止・衛星データから直接学習で解像度5倍
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ジャンル | AI |
| 日付 | 2026-09-07 |
| 元記事 | The Decoder |
要約
GoogleとDeepMindが共同開発した気象予報AIモデル「WeatherNext 3」が発表された。従来モデルが依存していた物理シミュレーションを廃止し、リアルタイム衛星データから直接気象パターンを学習するアーキテクチャを採用した点が最大の特徴だ。空間解像度は前世代の5倍に向上し、短期・中期予報の精度が大幅に改善されたとされる。物理モデルとのハイブリッドアプローチを脱却することで計算コストを削減しつつ、観測データへの適応速度を高めた。気象変動が激しくなる中、防災・農業・エネルギー管理などへの応用が期待されており、数値天気予報の方法論を根本から塗り替える可能性を持つ成果として注目される。