『Google、高精度天気予報「ナウキャスト」日本で提供 ウェザーニューズのデータで学習したAI採用』~【web3&AI-テックビジネスのアイディアのタネ】2024.6.21
「先進テックで未来の生活はもっと良くなる!」と信じて、Web3・AI・ガジェットなどのデイリーニュースから毎日ひとつピックアップしてご紹介しています。
新規ビジネスのアイディアのタネがほしい方、未来を想像してワクワクしたい方、読んでちょっといいなと思った方、ぜひフォロー・高評価よろしくお願いします!
■Google、高精度天気予報「ナウキャスト」日本で提供 ウェザーニューズのデータで学習したAI採用
天気予報というより天気予測。
「Googleナウキャスト」という高精度な天気情報の提供を7月から開始すると発表しました。
Androidホーム画面に加えてGoogle検索でも利用可能としているので、iPhoneでも一応使えるようです。
最新のAIモデル「MetNet-3」は従来の天気予報のシステムと比べて、より狭い範囲、より短い時間スパン、より高速・低リソース化することができるとしています。
より狭い範囲、より短スパンの天気予測
日本では3km四方・5分間隔の雨量予報ができるとしています。これまでの天気予報は市区町村単位くらいのエリアイメージから、3km四方と自分の頭上周辺くらいのピンポイントに精度が上がります。
今でも「5分後に雨が降り出します」という通知ができるアプリなどはありますが、メッシュが広かったせいで「自分の頭上では降らなかったな」ということが多発していました。
「Googleナウキャスト」に雨予告を通知された場合は、自分の頭上で雨が降ると考えてよさそうです。
先行公開されているアメリカでは2分間隔ということですから、技術とデータ収集が進めば日本でももっと高精度なピンポイント予測が期待できます。
梅雨や台風など雨による被害が多く、激烈化している印象もある日本では、降雨の高精度な予測はとてもありがたいものです。
より高速・低リソース化
天気予報といえばスーパーコンピュータで地球をエミュレートしているようなイメージを持ちますが、「MetNet-3」では少ないリソースで高速に予測が可能だとしています。
「おは」とくれば次の文字は「よ」の確率が高いと考えるLLMの考え方と同じく、過去の観測データから次のパターンを出す「シミュレーションなし」で予測することが大きな特長です。
スマホが気象観測センサーだったら
予測モデルをLLM的な新しいものにアップデートしたとしても、各地の気象データが予測の精度向上に必要です。
ウェザーニュースは小型の気象センサーを大勢に配布することでデータを増やす試みを行いました。
大型で専門的な気象センサーと比べると取れるデータの種類は少ないでしょうが、取れるデータだけでも数が多い方がよいはず。
であれば、スマホに気象センサーの機能を持たせられれば天気予測の精度はもっと高くなるはずです。センサーの小型化や省電力化も昔より進んでいるでしょうし、ローカルLLMのように手元のスマホだけで天気予測できるようにするためにも、ぜひスマホの気象センサー内蔵は実現できるとよいなと思います。
鎌倉は今かなりの大雨です。
そんな中100km先までバイクでお出かけ。天気の予測精度が上がっても、天気は変えられないんですよね。安全運転で行ってきます。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?