Google DeepMindとGoogle Researchは、最新かつ高効率な気象予測モデル「WeatherNext 2」を導入したと発表しました。この新モデルは、従来の物理ベースモデルがスーパーコンピュータで数時間必要とする計算を、単一TPUで1分未満で完了させます。処理速度は8倍に向上しました。

予測の解像度は最大1時間単位まで細分化可能です。単一の初期状態から数百通りのシナリオを生成し、最悪ケースを含む幅広い可能性を捉えます。前世代モデル「WeatherNext」に対し、温度や風速などの99.9%の変数と0〜15日の予報期間で性能を超過しています。

技術面では、機能生成ネットワーク（FGN）という新アプローチを採用しました。モデルアーキテクチャにノイズを注入し、物理的に現実的かつ相互に関連した予測を保証します。個別の気象要素のみで学習しながら、それらが組み合わさる複雑なシステム全体の予測精度も高めています。

現在、Earth EngineとBigQueryでWeatherNext 2の予測データにアクセスできます。また、Google CloudのVertex AIプラットフォーム上でカスタムモデル推論のための早期アクセスプログラムを開始しました。検索、Gemini、Pixel Weather、Google Maps PlatformのWeather APIにも同技術が組み込まれ、近日中にGoogle Mapsの天気情報にも反映されます。

出典: WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model（HN 291pt・131コメント）（HN Search (backfill)、2025-11-18）