カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者らは、気象および気候データからの質問に自然言語で回答し、分析を行う最初の AI エージェント「ゼフィラス」を開発したと発表した。この研究は、第 14 回国際学習表現会議（ICLR）で発表される予定であり、現在 arXiv で事前公表されている。近年、ディープラーニング駆動の AI モデルによる気象予報の精度は飛躍的に向上したが、生成される膨大なデータセットの分析は依然として時間がかかり、専門的なコーディングスキルを必要としていた。さらに、既存の AI モデルは自然な言語で発見を説明する能力や、気象報告書などのテキスト情報を推論する能力に欠けていた。ゼフィラスはこれらの課題を解決するため、大規模言語モデルを活用し、ユーザーの自然言語クエリをコードに変換して実行サーバーで処理し、結果を再び平易な言語に変換して返す仕組みを採用している。同システムは、特定の気象条件を持つ場所の特定や、将来の天気予報の照会といった単純なタスクでは良好な精度を示したが、極端な気象現象の発見や報告書の生成では依然として課題が残っている。研究チームは、異なる 4 つの最先端大規模言語モデルを試験したが、すべて同様の精度を記録した。チームはさらに大きな学習データセットの使用や、気候科学に特化したオープンソースモデルの微調整などにより、今後のバージョンの性能向上を図る計画である。共同著者のダンカン・ワトソン・パリス氏は、この取り組みにより学生や若手研究者が複雑なデータにアクセスしやすくなり、地球科学への参入障壁が下がることを目指していると話している。もう一人の共同著者であるローズ・ユー氏は、ゼフィラスは AI を共研究者として活用する第一歩であり、世界中の研究者が unprecedented な速度で気象・気候データを分析・推論することを可能にする、地球科学の民主化に向けた重要な一歩だと述べている。気象予報は農業、災害対策、交通、エネルギー管理など社会に広範な影響を与えるため、この技術革新は科学的かつ社会的に極めて重要な意味を持つ。