WeatherNext 3とは？Googleの気象AIが「物理情報」を少し足して精度を上げた意味を解説
Googleの気象AIモデル「WeatherNext 3」が、Google検索・Gemini・Mapsの天気予報の情報源になりました。陸か海かと標高というごく少量の物理情報を加えるだけで、特定地点の地表温度予測は最大30%、上層大気の状態は約5%（予報リードタイム約6時間分）精度が改善したと報告されています。
#ECMWF の記事一覧（3）
WeatherNext 3とは？Googleの5km・1時間刻み気象AIが検索とMapsを変える理由
Google DeepMindとGoogle Researchが気象予測AI「WeatherNext 3」を公開しました。主要変数で5km解像度、標準的な6時間間隔ではなく1時間ごとの予測、降雨評価は前世代比60%改善で、Google検索・Maps・Geminiの天気情報に順次組み込まれます。
気象予測AIとは？ECMWFのAIFSが示す「30分→3分・電力1/1000」の衝撃と限界
欧州中期予報センター(ECMWF)が2025年2月に稼働させた機械学習モデル「AIFS」は、従来の物理モデルIFSに比べ計算時間を30分から3分へ、消費電力を約1/1000へ圧縮しました。一方で極端気象の過小評価という構造的弱点も浮き彫りになっています。