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新たな気象AIモデルの誕生

2024年9月23日、IBMはNASAと共同で、新たに開発した気象および気候用のオープンソースAI基盤モデルを発表しました。このモデルは、科学者や開発者、そしてビジネスコミュニティに広く利用されることを目的としています。特に短期的な気象予測や長期的な気候予測に取り組むための柔軟性とスケーラビリティを提供できる点が特長です。

この新しい基盤モデルは、オークリッジ国立研究所の協力も得て開発されており、さまざまな気象関連の課題に対応できる能力が備わっています。最近、arXivで発表された論文「Prithvi WxC:Foundation Model for Weather and Climate」では、このモデルのユニークな設計と訓練方法について詳しく説明されています。これによれば、従来の気象AIモデルよりも多彩な応用が可能であることが示されています。

豊富な応用事例

このAIモデルは、局地的な観測に基づいた精度の高い予報の作成、異常気象パターンの検出、地球規模の気候シミュレーションの解析精度向上など、幅広い用途が考えられます。実験データからは、元のデータのわずか5%を用いることで、海面温度を高い精度で復元できることが示され、データ同化の方法にも新たなアプローチを提供する可能性があります。

この基盤モデルは、NASAの80年分の地球観測データ（MERRA-2）を元に事前学習され、その独自のアーキテクチャはさまざまなスケールに対応できる設計となっています。これにより研究者たちは、グローバルな気象シミュレーションや地域特有の気候予測などに活用できるのです。

特定用途向けモデルも利用可能

さらに、Hugging Faceプラットフォームでは、以下の2つのファイン・チューニングモデルも利用可能です。
1. 気候と気象データのダウンスケーリング: このモデルは、低解像度の気象データから高解像度の出力を行うことに特化しています。たとえば、気温や降水量、地上風の情報を入力として利用し、最大12倍の解像度での局地的な予報を生成します。
2. 重力波パラメタリゼーション: 大気に広がる重力波が気候や気象に与える影響を評価するモデルで、数値気候モデルの精度向上を目指します。これにより、大気中での気象シミュレーションの不確実性を減少させることが期待されています。

科学コミュニティへの影響

NASAの地球科学課のカレン・サンジェルマン氏は、これらのモデルが「人類の利益のためにNASAの地球科学を発展させる」ための重要なツールとなると述べています。気象や季節、気候の予測ツールは、コミュニティや組織が直面する急速な環境変化への対応に役立つでしょう。

また、IBMのホワン・ベルナベ・モレノ氏は、このモデルのデザインが多種多様なインプットやユースケースに合わせて調整可能である点に注目しています。これは、将来の気候リスクを予測し、異常気象現象の理解を促進するのに大いに役立つと期待されています。

結論

IBMとNASAが手を組んだこの新しい気象・気候基盤モデルは、現在と未来の気候変動による影響を緩和するための重要な一歩と言えます。Hugging Faceではこのモデルをダウンロードできるほか、気象研究や産業用途での活用が期待されています。これにより、科学者たちが新しい気象データを解析し、人々に有益な気象予測を提供する姿が見えてきます。

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Wiki3: IBM NASA Hugging Face