GoogleのAIが5kmの天気予報を毎時更新

AIによる天気予報モデルは、過去3年間で物理ベースの予測との差を縮めてきましたが、2つの問題が残っていました。それは、局地的な地形には粗すぎる解像度と、約6時間遅れて提供される数値気象予測（NWP）解析に依存する初期化です。WeatherNext 3 は、Google DeepMindとGoogle Researchによってリリースされ、この両方の問題に取り組みます。これは、ライブの全球静止衛星モザイクを直接モデル入力として取り込み、毎時間再初期化を行い、再解析グリッドだけでなく生の気象観測所の測定値に対してトレーニングすることで、0.05度（約5km）までの予測を出力します。Google AIによると、Brightbandによる独立したライブ評価では、これまでで最も正確な全球気象モデルとしてランク付けされています。展開可能でしょうか？部分的です。予測データは、許可リストのリクエスト後、BigQuery、Earth Engine、Cloud Storageを通じて現在利用可能ですが、WeatherNext 3 の重みはオープンソースではなく、オンデマンドのカスタム推論はまだ WeatherNext 2 で実行されます。アーキテクチャと入力 WeatherNext 3 は、WeatherNext 2 で導入されたものと同じ確率的ファミリーである Functional Generative Network (FGN) メッシュトランスフォーマーであり、多解像度出力にスケールアップされています。入力は、ライブの静止衛星モザイクと ECMWF HRES 解析です。トレーニングには、ERA5/HRES-fc0、NASAのIMERG、観測所の観測データ、衛星モザイクが利用されます。ほとんどのAI予報モデルは、海岸線、谷、山が実際に生み出す局地的な変動を平滑化してしまう NWP 再解析から学習します。WeatherNext 3 は、生の観測所測定値に対して専用の観測ヘッドを直接トレーニングするため、その0.05度の気温と露点出力は、モデルの大気表現ではなく、機器が記録する値に校正されます。