米Ai2、気候シミュレーションAI「HiRO-ACEv2」を公開　3km解像度の極端気象データを従来比300分の1のコストで生成可能に

要点

• 米アレン人工知能研究所（Ai2）が、極端気象を高精度に再現するAI気候エミュレーターの最新版「HiRO-ACEv2」を発表した。

• 高解像度大気モデル「X-SHiELD」と比較して、全球3km解像度の気候データを約300分の1の計算コストで生成できる。

• 新モデル「HiROv2」は降水量だけでなく風や気圧の同時予測に対応し、100万点に1回の極めて稀な現象も統計誤差3%以内で捉える。

• 10年間の長期シミュレーションにおいても、ハリケーンのエネルギー分布や平均的な気候パターンが物理モデルと良好に一致した。

• Hugging Face上でモデルが公開されたほか、ブラウザ上で出力を比較確認できるWebデモも提供されている。

• 米アレン人工知能研究所（Ai2）は2026年10月14日、AIを活用した高解像度気候エミュレーターの最新システム「HiRO-ACEv2」を発表した。同システムは、広域のシミュレーション結果を高精細なデータへと変換するダウンスケーリング技術を用いており、小規模な嵐などを物理的にシミュレーションする従来の全球大気モデルと比べ、約300分の1のコストで3km解像度の気候データを生成できるという。研究者向けにモデルや技術論文、チュートリアルが公開されたほか、推論を行わずに結果をブラウザ上で確認できるWebデモも提供されている。

2段階のAIモデルで低コスト化と高解像度化を両立

HiRO-ACEは、Ai2が2026年初頭に発表した気候エミュレーター（物理モデルの挙動を機械学習で模倣・再現するシステム）である。システム全体は、解像度100kmの広域で動作するAIモデル「ACE」と、その粗い出力を3kmの微細なデータへ高解像度化（ダウンスケーリング）するAIモデル「HiRO」という2つの要素で構成されている。

今回発表された「HiRO-ACEv2」における最大の改良点は、ダウンスケーリングを担う「HiROv2」の刷新にある。従来のHiROは降水量の予測に限定されていたが、HiROv2では降水量に加えて風や気圧といった複数の高解像度データを同時に予測できるようになった。これにより、従来よりも格段に幅広い極端気象の様相を捉えられるようになったと説明されている。

100万回に1回の極端現象も高精度に再現

開発チームは、HiRO-ACEv2において極端気象を高精度にシミュレーションすることに注力したという。訓練手法の変更により、激しい降水、強風、急激な気圧変化といった極端な値を再現する能力が大幅に向上した。

高解像度全球大気モデル「X-SHiELD」のデータを粗くした入力を与えて検証したところ、HiROv2は100万データポイントに1回しか現れないような極めて稀な現象であっても、目標とするシミュレーションの高解像度統計と3%以内の誤差で一致することが確認された。また、訓練時には含まれていなかった熱帯低気圧についても全エネルギーを正確に見積もることが可能で、リアルな台風の目や降雨帯を伴うハリケーンの構造を生成できるという。ただし、台風の目の周囲における風速や気圧の分布については、X-SHiELDに比べてやや歪み（非対称性）が残るとしている。このほか、山岳の斜面を吹き降りる強風の挙動なども現実味を持って再現できることが示されている。

長期運用での安定性と圧倒的な計算コスト削減

本システムでは、基盤となる粗解像度モデル「ACE」も更新版が訓練された。ACEを用いた10年間のシミュレーションでは、生成されたハリケーンの強度や平均的な気候パターン、さらに雨・風・気圧の全体的な分布がX-SHiELDの結果と良好に一致した。これにより、ACEによる広域シミュレーションが長期の高解像度気候データを生成する上で堅牢な基盤として機能することが実証されたとしている。

実際にACEが自律的に実行したシミュレーション結果をHiROv2に入力し、1年分に及ぶ全球3km解像度データを生成したところ、実際のX-SHiELDデータを使用していないにもかかわらず、その統計値はX-SHiELDと極めて近い結果を示した。10年間にわたる長期実行においても、HiRO-ACEv2が生成したハリケーンのエネルギー量は同期間のX-SHiELDと同等であり、各種の極端現象が忠実に再現されたという。

計算資源の面では、全球の高解像度データを生成する場合、X-SHiELDを実行するのに比べて約300分の1のコストで済むと報告されている。さらに、対象を特定の1地域に限定した場合は、対象面積に応じて削減効果がさらに100倍以上（数万分の1）に達することもあるという。また、処理速度をさらに10倍以上高めた効率化バージョンの開発も進められている。

現行バージョンの制約と今後のロードマップ

一方で、現行のHiRO-ACEv2には制約も存在する。HiROは物理モデルX-SHiELDのデータをもとに学習しているため、X-SHiELDに合わせて調整されたACEの出力との組み合わせでのみ動作する。このため、地球温暖化が進行した将来の気候シナリオや、欧州中期予報センターの再解析データ「ERA5」のような過去の気象観測データセットに対して、直接高解像度データを生成することは現時点ではできないという。

Ai2は今後、気温が4度上昇した世界を想定したシミュレーションデータなど、新たなX-SHiELDのデータセットを用いて学習を行う計画を明らかにしている。これにより、異なる気候条件下でのシミュレーションに対応させる方針だ。さらに、地表付近の気温や雪・氷といった出力項目の追加も予定されており、積雪量の予測などへの応用範囲拡大を目指すとしている。

モデルの公開とWebデモ

HiRO-ACEv2のモデルファイルはHugging Face上で公開されており、利用手順を解説したチュートリアルノートブックも提供されている。また、推論環境を用意しなくても出力結果を体験できるよう、ブラウザ上で動作するWebデモが公開された。デモでは、HiROv1、HiROv2、そして学習元となったX-SHiELDによる降水量、風速、海面気圧の事前生成データが並べて表示され、関心のある地域へズームして予測精度や構造の細かさを視覚的に確認できるようになっている。