IBMとNASAが革命的AIモデルを共同発表、気候と天気の未来を変える
IBMとNASAが共同で、新しいAI基盤モデル「Prithvi WxC」を開発しました。
このモデルは気象予測と気候予測に幅広く活用でき、短期予測から長期予測まで対応可能です。
特に従来の数値予報モデルに比べて柔軟性とスケーラビリティに優れており、NASAのオープンサイエンス政策に基づき、Hugging Faceで公開されています。
Prithvi WxCの設計と訓練方法は非常に革新的で、既存の気象AIモデルを凌駕する性能を持ちます。新たな論文「Prithvi WxC: Foundation Model for Weather and Climate」で詳細が報告されています。
このモデルは2.3億のパラメータを持ち、NASAの40年分の気象データから学習を行っています。
NASA科学ミッション部の地球科学部長であるKaren St. Germain氏は、「このモデルは天気、季節、気候の予測を行うツールとして活用され、準備、対応、緩和のための意思決定を支援する」と述べました。
Prithvi WxCはIBMとNASAの継続的な協力の一環であり、昨年発表された「Prithvi」基盤モデルを拡張する形で開発されました。
このモデルは2つのバージョンがあり、ひとつは低解像度の変数を高解像度に変換する「ダウンスケーリング」、もうひとうは「重力波パラメータ化」に焦点を当てています。
ダウンスケーリングモデルは最大12倍の解像度向上を実現し、予測精度の向上に貢献します。重力波モデルは気候と気象パターンに影響を与える重力波の生成をより正確に推定します。
IBMリサーチヨーロッパのディレクター、Juan Bernabe-Moreno氏は「このモデルは固定されたデータセットや単一の使用ケースに限定された従来のモデルと異なり、多様な入力と用途に適応可能」と述べました。
彼はこの新しいAIモデルが地域規模および世界規模での運用が可能であり、特にハリケーンや大気川などの気象現象の理解に役立つと強調しました。
Prithvi WxCは、迅速な気候変動対応と予測精度の向上により、気候リスクの低減にも寄与します。
これさ、Prithvi WxCってどんなメリットが
あるんだ?なんで重要なの?
Prithvi WxCは気象と気候予測の精度を大幅に向上させる
点がメリットです。これにより、災害対応や準備が
効率的になります。
そうですね、ユータさん、アヤカさん。
Prithvi WxCの主なメリットは以下のとおりです。
まず、既存の数値予報モデルよりも**柔軟性とスケーラビリティ**に優れています。
このモデルは、NASAの**40年分の気象データ**から学習しているため、非常に高い精度で予測が可能です。
また、**ダウンスケーリング**技術を使って低解像度の変数を高解像度に変換し、最大**12倍の解像度向上**を実現します。
さらに、**重力波パラメータ化**により、気候と気象パターンに影響を与える重力波の生成を正確に推定しています。
これにより、ハリケーンや大気川などの気象現象の理解が深まり、より**迅速な気候変動対応**が可能になり、気候リスクの低減に寄与します。
このモデルがHugging Faceで**オープンソース**として公開されている点も大きな利点です。
多様な入力や用途に適応できるため、**地域規模および世界規模での予測**が可能となります。
要するに、Prithvi WxCは気象予測の精度を大幅に向上させ、災害対応の効率化や気候変動のリスク低減に大きく貢献するモデルなのです。
