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公開：2025-05-27

MicrosoftがAI環境予測モデルAuroraを公開、高精度・高速な予測で災害対策に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• MicrosoftがAIによる環境予測モデルAuroraを公開
• 気象、大気質、海洋波などを高精度・高速に予測
• 台風や砂嵐などの極端な気象現象の予測精度向上に貢献

MicrosoftのAI環境予測モデルAurora公開

Microsoft Researchは、AIによる環境予測モデルAuroraを2025年5月21日に公開した。このモデルは、衛星、レーダー、気象観測所からの100万時間以上のデータ、シミュレーション、予測などを用いてトレーニングされた、大規模な基礎モデルである。

Auroraは、ハリケーンや台風から大気質、海洋波に至るまで、幅広い環境イベントを高精度かつ高速に予測する。従来の数値予報やAIアプローチと比較して、計算コストも大幅に削減されているのだ。

さらに、Auroraはファインチューニングによって、大気汚染予測など、従来の気象予報を超えた様々な予測能力を持つ。海洋波や熱帯低気圧の予測にも適用され、地球システム全体の基礎モデルとしての可能性を示している。

Auroraは、中距離天気予報において、ファインチューニングされた既存の数値モデルやAIモデルの91％を上回る予測精度を達成した。これは、天気アプリなどで利用される、最大14日間の予報に相当する。

Auroraの機能と性能

基礎モデルとしてのAurora

Auroraは、多様なデータでトレーニングされた大規模な基礎モデルである。このため、少量の追加データでファインチューニングすることで、様々なタスクに適用できる点が特徴だ。

• 大規模データからの学習
• 柔軟なアーキテクチャ
• ファインチューニングによる特化

例えば、気象データでトレーニングされた後、少量の空気質データでファインチューニングすることで、空気質予測にも高い精度で対応できる。これは、Auroraが様々な環境現象間の複雑な相互作用を学習できることを示している。

Auroraに関する考察

Auroraは、気象予測の精度向上に大きく貢献する可能性を秘めている。特に、台風や砂嵐などの極端な気象現象の予測精度向上は、災害対策に役立つだろう。しかし、モデルの精度や信頼性を維持するためには、継続的なデータ更新やモデルの改良が必要となる。

また、Auroraの予測結果をどのように社会実装していくか、という課題もある。予測結果の解釈や、ユーザーへの適切な情報伝達方法を検討する必要がある。さらに、Auroraの予測能力を向上させるためには、より高精度なデータや、より高度なアルゴリズムの開発が必要となるだろう。

将来的には、Auroraを農業やエネルギー分野など、様々な分野に応用できる可能性がある。例えば、作物の生育状況の予測や、電力需要の予測などに活用することで、社会全体の効率化に貢献できるだろう。その実現のためには、各分野の専門家との連携が不可欠だ。

参考サイト

1. ^ Microsoft. 「From sea to sky: Microsoft’s Aurora AI foundation model goes beyond weather forecasting」. https://news.microsoft.com/source/features/ai/microsofts-aurora-ai-foundation-model-goes-beyond-weather-forecasting/, (参照 25-05-27).
2205
2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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