Ai2（Allen Institute for AI）が気候シミュレーションの更新版モデル「HiRO-ACEv2」を公開した。極端な気象を高い精度で再現しつつ、同等の高解像度データを直接計算する従来の方法より計算費用を約300分の1に抑えられるとしている。
- 2026年10月14日（米国時間）、Ai2（Allen Institute for AI）が気候シミュレーションのモデル「HiRO-ACEv2」をHugging Faceのブログで公開した。今年すでに発表していた「HiRO-ACE」（高解像度出力版のAi2気候エミュレーター）の更新版で、粗い100km解像度で動くモデル「ACE」と、それを3km解像度まで精密化するモデル「HiRO」の2つから成るとしている
- 今回の目玉は精密化モデルの新しい版「HiROv2」。降水量だけでなく複数の高解像度の項目（風・気圧など）を同時に予測できるようになり、幅広い種類の極端な気象を捉えられるようになったほか、極端な事象を予測する精度も上がったとしている
- 比較対象の「X-SHiELD」（台風などの小規模な気象を直接計算する高解像度の大気モデル）のデータを粗くしてから入力すると、HiROv2は100万件に1件しか起きない極端な事象でも、高解像度の統計値を3%以内の誤差で再現できるとしている。学習時に見たことのない台風でも総エネルギー量を正確に見積もり、目や雨雲の帯がリアルな台風を生成できる一方、目の周りの風・気圧の分布はX-SHiELDよりやや非対称になるとしている
- 更新したACE単体でも10年分のシミュレーションを行い、台風や平均的な気候パターン、雨・風・気圧の分布がX-SHiELDとよく一致したとしている。HiROv2とACEを組み合わせ、地球全体の3km解像度のデータを1年分生成したところ、ACE自身が計算したシミュレーションを元にしているにもかかわらず、統計値がX-SHiELDに近い結果になったとしている
- 地球全体の高解像度データを生成する計算費用は、X-SHiELDを実際に動かす場合の約300分の1で、対象を1つの地域に絞ればさらに費用を抑えられるとしている。HiROv2をさらに10倍以上速くする簡略版も開発中としている
- 学習に使ったX-SHiELDのデータの範囲に限られるため、今のところ今より4℃温暖化した世界や、ERA5のような過去の気候の再現はできない。今後はそうした別の気候条件のX-SHiELDのデータで学習させ、雪氷や地表付近の気温などの項目も加える計画としている
- モデル「allenai/HiRO-ACEv2」はHugging Faceで公開されており、ライセンスはApache License 2.0
- モデルの利用料金についての記載は、この発表には無い
確かめた一次資料
- HiRO-ACEv2: Simulating extreme weather at 3 km resolution for a fraction of the cost ↗
- allenai/HiRO-ACEv2 ↗
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。