2025/12/18 7:32

NOAA deploys new generation of AI-driven global weather models

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要約▶

Japanese Translation:

NOAAは、AIGFS、AIGEFS、およびHGEFSという3つのAI駆動型グローバル気象モデルを導入しました。これらは従来よりも高速で正確な予報を提供しながら、計算リソースを大幅に削減しています。

AIGFS は従来のGFSと同等の予報スキルを持ちながら、最大99.7 %のコンピューティングパワーを節約します。16日先までの予報を約40分で実行し、運用中のGFSリソースの0.3 %のみを使用します。長期的な熱帯低気圧トラック精度は向上していますが、現在（v1.0）の強度予測は劣化しています。
AIGEFS は31メンバーからなるAIエンサンブルで、GEFSと同等の確率的結果を提供しつつ、GEFSの計算リソースのわずか9 %しか消費しません。開発者は多様な予報可能性を生成する能力を改善しています。
HGEFS は31メンバーの物理ベースのGEFSと31メンバーのAIGEFSを統合した62メンバー構成の「グランドエンサンブル」です。主要検証指標で両システムを一貫して上回りますが、ハリケーン強度予測はまだ改善が必要です。

これらのモデルはProject EAGLE の下で開発されました。このプロジェクトはNOAAのNational Weather Service、Oceanic and Atmospheric Research labs、Environmental Modeling Center、およびEarth Prediction Innovation Centerの協力によるもので、Google DeepMind の GraphCast アーキテクチャを採用し、NOAA の Global Data Assimilation System 分析で微調整されました。特に GFS データから初期化された場合に性能が向上します。

NOAA は AIGFS の強度予測を改善し、AIGEFS の出力多様性を拡大する計画です。また、HGEFS を最初のグローバル物理‑AI エンサンブルとして位置付けています。計算コストの劇的な削減により、気象学者はより迅速で信頼性の高い天気製品を低コストで提供できるようになり、他の機関や技術企業が同様の AI 主導型予報手法を採用する可能性があります。

本文

NOAAは、運用に適した人工知能（AI）駆動型の世界規模気象予測モデルを新たに導入し、予報速度・効率・精度の面で大きな進歩を遂げました。これらのモデルにより、天気士はより正確な指針を高速かつ少ない計算資源で受け取ることができます。

「NOAAによるAI戦略的活用は米国の気象モデリング革新において重要な飛躍です。」とNOAA管理者Neil Jacobs博士（Ph.D.）は語った。
「これらのAIモデルは、大規模天候・熱帯低圧予測精度を向上させ、計算コストを大幅に削減しつつ、気象学者や一般市民への予報製品提供速度を加速するというNOAA新パラダイムを示しています。」

新AI気象モデル群

モデル	説明	パフォーマンス	効率	今後の改善
AIGFS（Artificial Intelligence Global Forecast System）	AIで従来のGFSより迅速かつ効率的に気象予測を提供。	従来GFSと比較して多くの大規模現象で予報スキルが向上し、長期リードタイムで熱帯低圧経路誤差も顕著に減少。	1つの16日間予報は従来GFSの0.3 %しか計算資源を消費せず、約40分で完了。	バージョン1.0では熱帯低圧強度予測が劣化。将来版で対処予定。
AIGEFS（Artificial Intelligence Global Ensemble Forecast System）	AIベースの31メンバー編成アンサンブル。天気士・意思決定者に多様な確率的結果を提供。	従来GEFSと同等の予報スキル。	従来GEFSの9 %しか計算資源を必要としない。	アンサンブルがより広範囲の予測結果を生成できるよう開発継続中。
HGEFS（Hybrid‑GEFS）	物理ベースの31メンバーGEFSとAIベースの31メンバーAIGEFSを統合した62メンバ「グランドアンサンブル」。	大多数の主要検証指標でGEFS・AIGEFSを上回り、より大きく頑健なアンサンブルにより不確実性をより正確に表現。	–	NOAAはハリケーン強度予測の改善に継続的取り組み中。

注目すべき成果

AIGFS：従来モデルと比べ99.7 %計算資源を削減し、重要データを迅速に提供。
AIGEFS：従来GEFSより追加18–24時間の予報スキルを拡張。
HGEFS：世界初の運用物理‑AIハイブリッドアンサンブルシステム。

背景と今後の展望

この最初のモデル群は、NOAAのNational Weather Service、Oceanic and Atmospheric Research Labs、Environmental Modeling Center（NCEP）およびEarth Prediction Innovation Centerとの共同イニシアチブ「Project EAGLE」から生まれました。Google DeepMindのGraphCastを基盤に、NOAAは独自のGlobal Data Assimilation System解析でモデルを微調整し、特にGFSベース初期条件下でパフォーマンスを向上させています。

「Project EAGLEとEarth Prediction Innovation Centerを通じて、NOAA科学者は学術界・民間産業のメンバーと協力し、予報技術のさらなる進歩に取り組み続けています。」とJacobs氏は付け加えました。

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2025/12/20 7:13

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## Japanese Translation: > **Safari Technology Preview 234 は CSS Grid Lanes を導入しました**。これは、開発者が JavaScript なしで CSS 内で直接モザイク風グリッドを構築できる新しいレイアウトモードです。 > > 開発者は `display: grid-lanes;` と標準の Grid 構文（`grid-template-columns`、`repeat(auto-fill, …)` など）を組み合わせて柔軟なレーンを作成します。アイテムは自動的に最も近い上部レーンに配置され、無限スクロールとタブフレンドリーなナビゲーションが可能になります。 > > **高度な機能** には、レーンサイズの変更（`minmax(8rem, 1fr) minmax(16rem, 2fr)`）、アイテムの跨ぎ（`grid-column: span N`）、明示的配置（`grid-column: -3 / -1`）および新しい `item-tolerance` プロパティ（デフォルトは `1em`）が含まれます。これは、サイズ差に基づいてアイテムがレーンをどれだけ積極的にシフトするかを制御します。レーンは列方向（「ウォーターフォール」）または行方向（「レンガレイアウト」）で向きを設定でき、デフォルトの流れは通常です。 > > 実装は 2022 年中頃に開始され、Safari TP 234 で利用可能です。ライブデモは <https://webkit.org/demos/grid3>（写真ギャラリー、ニュースレイアウト、博物館サイト、メガメニューフッター）でホストされています。CSS Working Group はまだプロパティ名と向きの構文（`grid-lanes-direction` か `grid-auto-flow` の再利用）を最終化中です。その決定が下り次第、この機能は本番環境で使用できるようになります。 > > 開発者にとって、これは追加の JavaScript を必要とせず、より高速でパフォーマンスの高いレスポンシブレイアウトを実現することを意味し、ブラウザベンダーは同様の機能を採用する可能性があり、将来のウェブデザイン標準に影響を与えるでしょう。

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