AMDがオークリッジ国立研究所と共同で気象予測AI基盤モデルの「ORBIT-2」を開発

AMDがオークリッジ国立研究所と共同で、地球規模の気候ダウンスケーリングが可能なAI基盤モデル「ORBIT-2」を開発しました。

ORBIT-2 based Weather and Climate Downscaling and Downscaled Global Forecasts on AMD Instinct — ROCm Blogs
https://rocm.blogs.amd.com/artificial-intelligence/orbit2-inference/README.html

ORBIT-2: AMD and ORNL Advancing Earth System Intelligence at Exascale
https://www.amd.com/en/blogs/2025/earth-system-modeling-with-orbit-2.html

ORBIT-2は前例のない0.9km解像度でグローバルな超高解像度気象ダウンスケーリングを実行できるよう設計されたAI基盤モデルです。画像認識アーキテクチャのVision Transformerと、スケーラブルなアルゴリズムを組み合わせて開発されており、地球システムモデリングと高性能コンピューティングにおける革新的な飛躍とアピールされています。

ORBIT-2は、気象予測を従来のシミュレーションベースのアプローチからAIベースのアプローチへ移行させるモデルとして位置付けられており、地域や変数を横断的に一般化し、地球規模で0.9kmという超高解像度で物理的に整合性のある気温と降水量の地球システム予測を提供します。

以下の画像は右側が解像度28kmの入力画像で、左側がORBIT-2を用いて生成した解像度7kmのダウンスケール予測です。

ORBIT-2の優れた点として、以下の3つが挙げられています。

災害対策：詳細な空間情報に基づいた異常気象の予測。
インフラ計画：洪水や熱波の影響を受けやすい地域における、災害に強い設計のための情報提供。
状況認識：高精度でほぼリアルタイムの洞察により、迅速な対応を可能に。

ORBIT-2の高精度な予測データは、エッジデバイスにも展開可能であり、推論時間をミリ秒単位に短縮可能です。これにより、気象情報へのアクセスが民主化され、世界中の研究者、政策立案者、産業界が異常気象に直面した際に、情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

ORBIT-2 global precipitation downscaling animation (video courtesy of ORNL). - YouTube

ORBIT-2は画期的な成果として、HPCコミュニティで最も権威ある賞であるゴードン・ベル賞とスーパーコンピューティング2025における最優秀論文賞の最終候補に選ばれています。

「スーパーコンピューティングのノーベル賞」と広く認識されているゴードン・ベル賞は、計算科学における最も革新的で影響力のある業績を表彰するもので、世界で最も強力なスーパーコンピューター上で卓越したパフォーマンス・スケーラビリティ・科学的進歩を示すブレークスルーを称える賞です。ORBIT-2がこの賞の最終候補に選ばれたことは、エクサスケールコンピューティングとAI駆動型地球システム研究の未来を形作る上で、その役割を強調するものであるとAMDは主張しています。

AMDの研究開発部門でコーポレートフェローを担当するラルフ・ウィティグ氏は、「AMDとオークリッジ国立研究所によるORBIT-2プロジェクトは、エクサスケールAIが科学にもたらす変革の可能性を体現しています。AMDの最先端GPUおよびCPU技術とオークリッジ国立研究所の高度な科学的専門知識を組み合わせることで、地球システムモデリングを加速させるだけでなく、科学的発見の可能性を再定義することができました。AMDとのパートナーシップは、高性能コンピューティングの限界を押し広げ、世界が直面する最も差し迫った課題のいくつかに取り組み、拡張性とエネルギー効率に優れたAIソリューションを提供するというAMDのコミットメントを反映しています。ORBIT-2は、AIをより良い社会のために活用するという私たちの取り組みにおける重要なマイルストーンです」と語りました。