NVIDIA が天気予測モデル StormCast をリリース、AI が「風を追う」をより速く、より正確に
2024-08-24
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自然界の「古くからの知り合い」である台風は、その驚異的な破壊力と予測不可能な進路により、人々の生産や生活に大きな影響を与えることがよくあります。毎年6月から8月は、北西太平洋における台風の活動期でもあります。中国気象網の予報によると、今年8月の台風「スケジュール」によると、8月に北西太平洋と南シナ海で発生する台風の数は3～4個で、例年の同時期より少ない。そのうち、私の国には２～３個の台風が上陸し、主に西と北西に進みます。
近年、気象学の「風を追う」技術やツールも絶えず進化し、アップグレードされています。記者は、Nvidia が高忠実度の大気力学をシミュレートする画期的な生成 AI モデルである StormCast を最近リリースしたことを知りました。このモデルの画期的な点は、嵐が発生する前にまだサイクロンを形成していない気象システムを確実に予測できることです。台風の予測を一段階早く行うことができ、3 キロメートルの空間分解能と 1 時間ごとの時間分解能を達成できるようになりました。
2 か月前、Nvidia の創設者兼 CEO の Jensen Huang は、Earth-2 を通じて利用できる CorrDiff モデルを発表しました。報道によると、NVIDIA Earth-2 は、AI、物理シミュレーション、コンピューター グラフィックスを統合したデジタル ツイン クラウド プラットフォームで、前例のない精度と速度で地球規模の天気と気候の予測をシミュレーションおよび視覚化できます。 CorrDiff はモデルの解像度を 25 キロメートルから 2 キロメートルに高めることができ、その解像度は従来の方法より 12.5 倍速く、エネルギー効率は 3000 倍向上しました。
StormCast の登場により、時間ごとの自己回帰予測機能が CorrDiff に追加されました。これは、モデルが過去の結果に基づいて将来の結果を予測できることを意味します。
最大6時間前までの予測が可能
天候や気候変動による物理的危険は地域によって大きく異なります。しかし、メソスケールでの基本的な流体力学運動のシミュレーションには高い空間分解能が必要なため、このレベルでの信頼できる数値天気予報は計算コストが高くなります。
したがって、これまで気象研究者は、地域気象予測モデル (対流許容モデルと呼ばれることが多く、CAM と略される) の解像度、アンサンブル サイズ、手頃な価格の点でトレードオフを行う必要がよくありました。
低解像度では、地球規模のデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルが数値気象予測モデルを効果的にシミュレートして、重大事象に対する早期警報システムを改善することができました。これらの機械学習モデルの空間解像度は通常約 30 キロメートル、時間解像度は 6 時間です。
生成拡散技術の助けにより、StormCast は 3 キロメートルの空間解像度と 1 時間ごとの時間解像度を達成できます。このモデルを降水レーダーと組み合わせて使用すると、すでに最大 6 時間前までの予測を提供できます。
さらに、StormCast 出力は、物理的に現実的な熱と湿度のダイナミクスを表示し、複数の細かく分割された高度レベルでの温度、水分濃度、風と降雨のレーダー反射率値などの 100 以上の変数を予測できます。これにより、気象研究者は AI 気象シミュレーションで嵐の浮力の真の 3D 変化を初めて確認することができました。
さらなるイノベーションが進行中
科学者たちはすでにモデルを活用する方法を模索しています。 The Weather Company のイノベーション責任者である Tom Hamill 氏は、「秩序ある雷雨と冬の降水量は大きな影響を与える可能性があり、確実に予測することが非常に難しいため、計算で扱いやすい嵐規模のアンサンブル天気予報を生成することが StormCast のモデルとして優先されています。」これは、数値天気予報の分野における困難な課題に明らかに対処するものであり、The Weather Company は、NVIDIA と協力して、将来的にこれらのディープラーニング予測モデルを開発、評価、使用できることに興奮しています。」
「高解像度の気象モデルを開発するには、対流の問題を解決するために AI アルゴリズムを使用する必要がありますが、これは困難な課題です」と、コロラド州立大学共同大気研究所の機械学習責任者であるイメ・エバート・ウホフ氏は述べています。 StormCast の使用を検討します。これを実現するための等拡散モデルの可能性は、将来の AI 高解像度天気予報モデルの開発に向けた重要なステップとなります。」
これらの研究のブレークスルーは、物理的に正確な気候シミュレーションの高速化と視覚化を可能にし、地球のデジタル ツインを作成するだけでなく、NVIDIA Earth-2 が気候研究の新しい重要な時代をどのように導いたかを実証します。
NVIDIA Research には世界中に何百人もの科学者やエンジニアがおり、気候 AI、コンピューター グラフィックス、コンピューター ビジョン、自動運転車、ロボットの分野の研究に重点を置いていると報告されています。
著者: 張天池
文：Zhang Tianchi 編集者：Zhang Yi 編集者：Rong Bing
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