マイクロソフトリサーチは、極端な気象現象、特に熱帯性サイクロンの予測と備え方を革新する画期的なAI基盤モデル「Aurora」を開発しました。
Auroraは、AI気象モデルとしては史上最大規模となる100万時間以上の多様な地球物理データで学習されており、熱帯性サイクロンの進路予測において驚異的な精度を示しています。このモデルは、従来のシステムに比べて約30％少ない誤差で5日前の進路を予測でき、5日先の熱帯性サイクロン進路予測で米国ハリケーンセンターを初めて上回った機械学習モデルとなりました。
Auroraの有効性は、2023年7月に発生した台風ドクスリの上陸地点を、実際の上陸4日前に正確にフィリピンと予測したことで劇的に示されました。一方、公式予報は台風を台湾北部沖と誤って予測していました。北大西洋や東太平洋の嵐においても、Auroraの予測は従来手法に比べて2～5日前のリードタイムで20～25％高い精度を記録しています。
「台風やハリケーンの多くの事例からも分かるように、たとえ1日でも早く警告が出せれば、多くの命を救うことができます」と、マイクロソフトリサーチAuroraチームの上級研究員メーガン・スタンリー氏は説明します。
Auroraの特徴は、基盤モデルアプローチにより、比較的少ない追加データで特定のタスクに微調整できる点です。この柔軟性により、気象パターンだけでなく、大気質や海洋波動など他の環境現象の予測にも優れた能力を発揮します。さらに、Auroraは従来のスーパーコンピュータによる数時間の計算に対し、数秒で予測を生成でき、約5,000倍の計算速度向上を実現しています。
マイクロソフトは、Auroraのソースコードとモデル重みを公開し、大気予報研究の発展を促進しています。この技術は既にマイクロソフトのMSN天気アプリに組み込まれており、熱帯性サイクロンの被害を受けやすい地域での災害救援計画にも活用されています。
気候変動により極端気象の頻度と強度が増す中、Auroraはその影響をより正確かつ迅速に予測・軽減するための大きな進歩であり、より多くの命を救う可能性を秘めています。