NVIDIA lança modelo de previsão do tempo StormCast, IA torna "perseguir o vento" mais rápido e preciso
2024-08-24
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Os tufões, um “velho conhecido” por natureza, muitas vezes têm um enorme impacto na produção e na vida das pessoas com seu incrível poder destrutivo e caminhos imprevisíveis. De junho a agosto de cada ano, é também o período ativo dos tufões no noroeste do Pacífico. De acordo com a previsão da China Weather Network, de acordo com o "cronograma" de tufões para agosto deste ano, haverá de 3 a 4 tufões no noroeste do Pacífico e no Mar da China Meridional em agosto, o que é menor que o mesmo período em anos normais. Entre eles, 2 a 3 tufões pousarão no meu país, e os tufões se moverão principalmente para oeste e noroeste.
Nos últimos anos, as tecnologias e ferramentas meteorológicas de "perseguição do vento" também têm evoluído e atualizado constantemente. O repórter aprendeu que a Nvidia lançou recentemente o StormCast, um modelo generativo de IA inovador para simular a dinâmica atmosférica de alta fidelidade. O ponto inovador deste modelo é que ele pode prever com segurança os sistemas climáticos que ainda não formaram um ciclone antes da geração da tempestade. fazendo previsões de tufões um passo antes - agora capaz de atingir uma resolução espacial de 3 quilômetros e uma resolução temporal de cada hora.
Há dois meses, o fundador e CEO da Nvidia, Jensen Huang, revelou o modelo CorrDiff disponível através do Earth-2. Segundo relatos, NVIDIA Earth-2 é uma plataforma de nuvem digital gêmea que integra IA, simulação física e computação gráfica. Ela pode simular e visualizar previsões meteorológicas e climáticas em escala global com precisão e velocidade sem precedentes. CorrDiff pode aumentar a resolução do modelo de 25 quilômetros para 2 quilômetros. A resolução é 12,5 vezes maior do que antes. A velocidade de inferência única é 1.000 vezes mais rápida que o método tradicional e a eficiência energética é aumentada 3.000 vezes.
O surgimento do StormCast adiciona uma função de previsão autorregressiva horária ao CorrDiff, o que significa que o modelo pode prever resultados futuros com base em resultados passados.
Previsões podem ser feitas com até 6 horas de antecedência
Os perigos físicos decorrentes do tempo e das alterações climáticas variam significativamente entre regiões. Mas como a simulação de movimentos hidrodinâmicos fundamentais na mesoescala requer alta resolução espacial, previsões meteorológicas numéricas confiáveis neste nível são computacionalmente caras.
Portanto, no passado, os pesquisadores meteorológicos muitas vezes tiveram que fazer concessões em resolução, tamanho do conjunto e acessibilidade em modelos regionais de previsão meteorológica (muitas vezes chamados de modelos admissíveis por convecção, abreviados como CAM).
Em resoluções mais baixas, os modelos de aprendizagem automática treinados em dados globais têm sido capazes de simular eficazmente modelos numéricos de previsão meteorológica para melhorar os sistemas de alerta precoce para eventos graves. A resolução espacial desses modelos de aprendizado de máquina é normalmente em torno de 30 quilômetros e a resolução temporal é de 6 horas.
Com a ajuda da tecnologia de difusão generativa, StormCast pode atingir uma resolução espacial de 3 quilômetros e uma resolução temporal de cada hora. O modelo, quando utilizado em conjunto com o radar de precipitação, já pode fornecer previsões com até 6 horas de antecedência.
Além disso, as saídas do StormCast exibem dinâmicas de calor e umidade fisicamente realistas e podem prever mais de 100 variáveis, como temperatura, concentração de umidade, valores de refletividade do radar de vento e chuva em vários níveis de altitude finamente divididos. Isso permitiu que pesquisadores meteorológicos confirmassem pela primeira vez a verdadeira evolução 3D da flutuabilidade da tempestade em uma simulação meteorológica de IA.
Mais inovações estão a caminho
Os cientistas já estão explorando como tirar proveito do modelo. Tom Hamill, chefe de inovação da The Weather Company, disse: “Como as tempestades ordenadas e a precipitação de inverno podem ter um enorme impacto e são extremamente difíceis de prever de forma confiável, produzir previsões meteorológicas em escala de tempestade tratáveis computacionalmente é uma prioridade. que aborda claramente um desafio difícil no campo da previsão numérica do tempo. A The Weather Company está entusiasmada em trabalhar com a NVIDIA para desenvolver, avaliar e usar esses modelos de previsão de aprendizagem profunda no futuro."
“O desenvolvimento de modelos meteorológicos de alta resolução requer o uso de algoritmos de IA para resolver problemas de convecção, o que é um desafio difícil”, disse Imme Ebert-Uphoff, chefe de aprendizado de máquina do Instituto Cooperativo de Pesquisa Atmosférica da Colorado State University. explora o uso de StormCast O potencial do modelo de iso-difusão para conseguir isso representa um passo importante para o desenvolvimento de modelos de previsão meteorológica de alta resolução de IA no futuro."
Esses avanços de pesquisa não apenas permitem a aceleração e visualização de simulações climáticas fisicamente precisas e criam um gêmeo digital da Terra, mas também demonstram como o NVIDIA Earth-2 inaugurou uma nova e importante era de pesquisa climática.
É relatado que a NVIDIA Research tem centenas de cientistas e engenheiros em todo o mundo, com foco em pesquisas nas áreas de IA climática, computação gráfica, visão computacional, veículos autônomos e robôs.
Autor: Zhang Tianchi
Texto: Zhang Tianchi Editor: Zhang Yi Editor: Rong Bing
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