環境：AI モデルが既存の地球システム予測を上回る

マイクロソフトが開発したAI（Artificial Intelligence；人工知能）モデルが、既存の地球システム予測を上回る性能を発揮することを報告する論文が、Nature にオープンアクセスで掲載される。「Aurora」と名付けられたこのモデルは、大気質、熱帯低気圧の進路、海洋波動の予測精度と効率の向上、および高解像度気象予測を実現する可能性を秘めている。

地球システム予測は、気象、大気質、海洋流、海氷、およびハリケーンなど、多様なプロセスに関する情報を提供し、極端な気象現象の早期警告に不可欠なツールとして機能する。これらの予測は、数十年にわたるデータに基づいて構築された複雑なモデルに依存しており、計算負荷が非常に高く、スーパーコンピューターや複数のチームによる維持管理が必要となる。AI技術の最近の進展は、予測性能と効率の面で有望な結果を示しているが、地球システム予測への応用は未だ十分に探索されていない。

Paris Perdikarisら（ペンシルバニア大学〔米国〕）は、100万時間を超える地球物理データで訓練されたAIモデル「Aurora」を発表した。Auroraは、既存のモデルよりも低い計算コストで、大気質、海洋波、熱帯低気圧の進路、および高解像度気象予測において優れた性能を示した。著者らは、Auroraが5日間のサイクロン進路予測において、測定対象の100%で7つの予測センターを上回り、10日間の天気予測では92%で上回ったと報告している。Auroraの訓練に必要な実験は、開始から完了まで約4–8週間かかったのに対し、現在の基準モデルの開発には数年を要する。著者らは、このタイムラインが実現できたのは、従来の方法から蓄積されたデータがあったためだと指摘している。

著者らは、Auroraは地球システムの基礎モデルであり、気象予測以外の用途にも適応可能だと指摘している。また、著者らは、Auroraが効率的な地球システム予測の進展を表し、AI技術が気象および気候情報への広範なアクセスを提供する可能性を明らかにしていると結論付けている。

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• Open access
• Published: 21 May 2025

Bodnar, C., Bruinsma, W.P., Lucic, A. et al. A foundation model for the Earth system. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09005-y
 

doi: 10.1038/s41586-025-09005-y

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