2025年10月、カリブ海で嵐が発生し、気象モデルたちは見解が割れていた。ハイチの上で消滅するのか、それとも怪物に成長してジャマイカを目指すのか？そこに登場したのが、Google DeepMindのAIモデル「WeatherNext」。自信満々に後者を予測し、上陸の5日前に、80%の確信度でジャマイカにカテゴリー5のハリケーンが直撃すると宣言した。

ハリケーン・メリッサはまさにその通りになり、ジャマイカ全土で洪水や地滑りを引き起こして大混乱に陥れた。しかし、AIの早期警報のおかげで、地域社会は準備により多くの時間を得ることができた。木曜日にNature誌に掲載された論文によると、WeatherNextは予報官に平均1日分のリードタイムを余分に与える。つまり、その3日予報は、従来モデルの2日予報と同じくらい正確なのだ。米国国立ハリケーンセンターのマイク・ブレナン所長が言うように、「時間は本当に貴重だ」。実際、物資を準備し、人々を避難させるとき、1日余分にあるのは実質的に贅沢である。

歴史的に、予報精度を1日上げるには10年の努力が必要だった。では、その秘訣は何か？サイクロンのデータが不足していても、大量の気象データをAIに学習させることだ。DeepMindの研究科学者フェラン・アレット氏は、「サイクロンのデータはあまりありませんが、気象データはたくさんあります」と説明する。そこで彼らは、両方に優れたモデルを訓練した。

ハリケーンは、複数のスケールで作用するため厄介だ。進路予測には全球データが必要だが、強度には局所的な詳細が必要である。初期のAIモデルは進路は正確でも強度は外すことが多かった。しかし、WeatherNextはその両方をこなし、研究者たちさえも驚かせた。「誰もがその出来の良さに驚いたと思います」と、共著者で熱帯低気圧担当のケイト・マスグレイブ氏は語る。このモデルは遡及テストで非常に優れていたため、実運用で機能するか疑わしいほどだった。実際に機能した。

ここが肝心な点だ：このAIは従来モデルよりも低解像度のデータを使用しているのに、それでも優れているのだ。これは科学者を困惑させている。なぜなら、低解像度の入力には従来考えられていたよりも多くのシグナルが含まれていることを示唆しているからだ。アレット氏は「結局のところ、ブラックボックスです」と認めるが、それは我々がまだ理解していない物理学を示唆しているかもしれない。

このモデルはまた、一連のシナリオを生成する。昨年は1つの嵐につき50、現在は1,000ものシナリオを生成し、潜在的なバタフライ効果を捉えようとしている。これは、現在の計算能力では従来モデルにはできないことだ。しかし、ブレナン氏は、WeatherNextは単なるツールの1つであり、人間の専門知識が依然として重要であると警告する。結局のところ、「人を殺すのは影響であって」、予報だけではないのだ。

DeepMindはモデルをオープンソース化しており、研究者が新たな洞察を得られることを期待している。アレット氏は興奮気味に言う。「AIは宇宙の法則を探る新しいツールを与えてくれていると思います」。そして、もしかしたら、天候の次の癇癪から一歩先を行くことができるかもしれない。