01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
WeatherNext 2は、気温、風、湿度などのデータを基に、相互に関連する気象の変化を予測するモデルです。Functional Generative Network（FGN）という手法を採用し、単一の入力から数百通りの予測シナリオを生成できます。Googleの発表では、1基のTPUで各予測を1分未満で生成し、1時間単位の高解像度予測に対応します。予測データは発表時点でEarth EngineとBigQueryから利用でき、Vertex AIではカスタム推論の早期アクセスが案内されています。ただし、出力は起こり得る気象のシナリオであり、将来を確定するものではありません。
02 / IN PRACTICE
WeatherNext 2の活用例
たとえば、こんな場面で
物流経路や航空計画、風力発電量など、天候の不確実性を考慮する必要がある場面で、複数の予測シナリオを比較する用途が考えられます。特定地域の高温範囲や、風力発電所全体の出力見通しを検討する材料としても活用できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用時は一つの予測だけでなく複数シナリオの幅を確認します。提供先や利用条件は変更される可能性があるため、Earth Engine、BigQuery、Vertex AIの最新の公式資料も確認してください。
参考資料
WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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