ケンブリッジ大学を中心とする研究チームが開発した革新的なAI気象予測システム「Aardvark Weather」が、従来のスーパーコンピュータを必要とする気象予報システムより数千倍も少ない計算リソースで、同等かそれ以上の精度を実現することに成功した。この画期的な技術は、気象予報の民主化とアクセシビリティの向上に道を開く可能性がある。
革新的なエンドツーエンドアプローチ
Aardvark Weatherの最大の革新点は、従来の気象予報で必要とされていた複雑な多段階プロセス全体を単一のAIモデルで置き換えたことにある。
「従来の気象予報システムは数十年かけて開発されてきましたが、わずか18ヶ月で、これらシステムの最高レベルのものと競合できるものを構築しました。しかも従来の10分の1のデータでデスクトップコンピュータ上で動作します」とケンブリッジ大学のRichard Turner教授は述べている。
一般的な気象予報は、複雑な物理モデルにデータを入力し、専用のスーパーコンピュータで数時間かけて処理する多段階プロセスを経て生成される。一方、Aardvarkは機械学習モデルを活用し、衛星、気象ステーション、船舶、気象バルーンからの生データを直接取り込み、大気モデルに依存せずに予測を行う。
特筆すべきは、Aardvarkが初期化と呼ばれるステージも置き換えていることだ。このステージでは、世界中の衛星、バルーン、気象ステーションからのデータを収集、クリーニング、操作し、予報の出発点となる整理されたグリッドにマージする。
「それが実際には計算リソースの半分を占めています」とTurner教授は説明する。
圧倒的な効率と精度
Aardvarkの性能は、複数の面で従来システムを凌駕している。米国国立Global Forecast System（GFS）と比較したところ、従来システムが必要とするデータの約8%のみを使用してもGFSの性能を上回り、米国気象サービスの予報に匹敵する結果を示した。
計算効率の点では、その差はさらに劇的だ。一般的な気象予報がスーパーコンピュータで数時間かかるのに対し、Aardvarkはデスクトップコンピュータでわずか数秒で予報を生成できる。NVIDIA A100 GPU 4基を搭載した一般的な仮想マシンで約1秒で気象予報が完了する。
「Aardvarkのブレークスルーはスピードだけでなく、アクセシビリティにもあります。気象予測をスーパーコンピュータからデスクトップコンピュータに移行することで、予測を民主化し、発展途上国や世界中のデータが乏しい地域にもこの強力な技術を提供できるようになります」とアラン・チューリング研究所の環境・持続可能性担当の科学・イノベーション部長であるScott Hosking博士は述べている。
技術詳細と限界
Aardvark Weatherは3つのモジュールで構成されており、高品質な再解析データでトレーニングしながら、実装時にはNWP（数値気象予測）製品から完全に独立して動作するよう設計されている。
まず、エンコーダーモジュールが複数のソースからの観測データを取り込み、格子状の初期状態を生成する。次に、プロセッサーモジュールがこの初期状態を入力として24時間先の予報を生成。その後の時間の予報は、プロセッサーモジュールの予測を自己回帰的に入力することで生成される。最後に、タスク固有のデコーダーモジュールがこれらの予報を取り込み、ローカルな予測を生成する。
現在のAardvarkは1.5度の解像度（緯度と経度それぞれ1.5度のボックス）で動作している。これは米国GFSの0.25度グリッドと比較すると粗いため、超局地的な気象予報には初期の予測が関連性が低い可能性がある。
マンチェスター大学のDavid Schultz氏は「解像度が粗すぎて、複雑で予期しない気象パターンを捉えられない可能性がある」と指摘する。「このスケールでは極端な現象を表現できていない」
しかし、Turner教授はAardvarkがサイクロンなどの異常現象の検出において実際には一部の既存モデルを上回ると主張している。ただし、AIモデルは物理ベースのモデルのトレーニングデータに完全に依存していることも認めている。
気象予報の民主化と未来
Aardvarkの最も興味深い特徴の一つは、その柔軟性とシンプルな設計だ。データから直接学習するため、アフリカの農業向け気温予測やヨーロッパの再生可能エネルギー会社向け風速予測など、特定の産業や場所に合わせたカスタム予報を迅速に提供できる。
これは従来の気象予測システムとは対照的であり、カスタマイズされたシステムを作成するには大規模な研究者チームによる何年もの作業が必要だった。
アラン・チューリング研究所のHosking博士は、この技術が「政策立案者や緊急計画担当者から正確な気象予報に依存する産業まで、すべての人の意思決定を変革する」可能性があると述べている。
論文の筆頭著者であるケンブリッジ大学のAnna Allen博士は、この研究が「ハリケーン、山火事、竜巻などの自然災害のより良い予測への道を開くとともに、大気質、海洋力学、海氷予測などの他の気候問題にも適用できる」と指摘している。
今後の課題としては、格子解像度の向上や、拡散などによる予報アンサンブルの生成が挙げられる。また、トレーニングデータが存在しない新しい観測機器からのデータをどのように統合するかも検討が必要だ。
「Aardvarkは、これらの多様なタスクに取り組む新世代のエンドツーエンド気象予報システムの第一号になるだろう」と研究チームは結論づけている。
論文
参考文献
- University of Cambridge: Fully AI driven weather prediction system could start revolution in forecasting
- New Scientist: AI can forecast the weather in seconds without needing supercomputers
