AIモデル「SeaCast」が、地中海の海況を15日分、わずか20秒で高精度に予測する画期的な技術を開発した。このモデルは、グラフニューラルネットワーク（GNN）を活用し、海洋と大気の両方のデータを統合して予測を行う。従来の全球AIモデルは低解像度で海洋データに依存していたが、SeaCastは約4kmの高解像度（1/24°）で、海岸線の複雑さや境界条件を正確に扱える点が特徴。訓練には、欧州地中海気候変動センター（CMCC）が提供する、同解像度の地中海再解析データを用いており、Copernicus海洋サービスを通じて公開されている。 SeaCastは、入力された海況と大気の強制力（気象条件）を粗いメッシュに変換し、GNNで階層的な構造で処理。その後、元のグリッドに戻して予測値を出力する「エンコード→処理→デコード」のサイクルを繰り返し、15日分の連続予測を実現。従来の数値モデル（MedFS）が89台のCPUで10日分の予測に70分を要するのに対し、SeaCastは1つのGPUで20秒で15日分の予測を生成。計算効率の向上は、気候研究や災害対策に大きな貢献が見込まれる。 特に、リアルタイムの「もしもシナリオ」検証や確率的アンサンブル予測（複数の予測を組み合わせて不確実性を評価）が可能になり、船舶航行、養殖、環境モニタリング、沿岸リスク管理などに活用できる。研究チームによると、大気データを組み込むことで、特に海面付近の予測精度が顕著に向上。長期間のデータ（最大35年分）を用いた訓練がモデルの性能向上に寄与したことも明らかになった。 CMCCの研究者エマヌエラ・クレメンティ氏は、「海洋学、大気科学、AIの融合が、実用的な予測技術を生み出した」と評価。同モデルは、今後、既存の物理ベースモデルと併用され、地中海の海洋状態予測の新たな基準となる。この成功は、世界中の地域海洋予測に向けたAIの可能性を示す一歩となっている。