NVIDIA выпускает модель прогнозирования погоды StormCast, искусственный интеллект делает «погоню за ветром» быстрее и точнее
2024-08-24
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Тайфуны, «старые знакомые» в природе, своей удивительной разрушительной силой и непредсказуемыми траекториями зачастую оказывают огромное влияние на производство и жизнь людей. Ежегодно с июня по август это также период активности тайфунов в северо-западной части Тихого океана. По прогнозу China Weather Network, согласно «графику» тайфунов на август этого года, в северо-западной части Тихого океана и Южно-Китайском море в августе будет от 3 до 4 тайфунов, что меньше аналогичного периода в обычные годы. Среди них от 2 до 3 тайфунов обрушатся на мою страну, и тайфуны в основном будут двигаться на запад и северо-запад.
В последние годы метеорологические технологии и инструменты «погони за ветром» также постоянно развиваются и совершенствуются. Репортер узнал, что Nvidia недавно выпустила StormCast, революционную генеративную модель искусственного интеллекта для моделирования динамики атмосферы с высокой точностью. Прорывной момент этой модели заключается в том, что она может надежно предсказывать погодные системы, которые еще не сформировали циклон, прежде чем возникнет шторм. делая прогнозы тайфунов на шаг раньше - теперь они могут достичь пространственного разрешения в 3 километра и временного разрешения в каждый час.
Два месяца назад основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг представил модель CorrDiff, доступную через Землю-2. По имеющимся данным, NVIDIA Earth-2 — это облачная платформа цифрового двойника, которая объединяет искусственный интеллект, физическое моделирование и компьютерную графику. Она может моделировать и визуализировать прогнозы погоды и климата в глобальном масштабе с беспрецедентной точностью и скоростью. CorrDiff может увеличить разрешение модели с 25 километров до 2 километров. Разрешение в 12,5 раз выше, чем раньше. Скорость одиночного вывода в 1000 раз выше, чем у традиционного метода, а энергоэффективность увеличивается в 3000 раз.
Появление StormCast добавляет к CorrDiff функцию почасового авторегрессионного прогнозирования, что означает, что модель может предсказывать будущие результаты на основе прошлых результатов.
Прогнозы можно делать за 6 часов вперед.
Физические опасности, связанные с погодой и изменением климата, существенно различаются в зависимости от региона. Но поскольку моделирование фундаментальных гидродинамических движений на мезомасштабе требует высокого пространственного разрешения, надежные численные прогнозы погоды на этом уровне требуют больших вычислительных затрат.
Поэтому в прошлом метеорологическим исследователям часто приходилось идти на компромисс между разрешением, размером ансамбля и доступностью региональных моделей прогноза погоды (часто называемых моделями допустимой конвекции, сокращенно CAM).
При более низком разрешении модели машинного обучения, обученные на глобальных данных, смогли эффективно имитировать модели числового прогноза погоды для улучшения систем раннего предупреждения о суровых явлениях. Пространственное разрешение этих моделей машинного обучения обычно составляет около 30 километров, а временное разрешение — 6 часов.
С помощью технологии генеративной диффузии StormCast может достичь пространственного разрешения в 3 километра и временного разрешения в каждый час. Модель при использовании в сочетании с радаром осадков уже может предоставлять прогнозы на срок до 6 часов вперед.
Кроме того, выходные данные StormCast отображают физически реалистичную динамику тепла и влажности и могут прогнозировать более 100 переменных, таких как температура, концентрация влаги, значения отражательной способности радара ветра и дождя на нескольких точно разделенных уровнях высоты. Это позволило метеорологам впервые подтвердить истинную трехмерную эволюцию плавучести шторма с помощью моделирования погоды с помощью искусственного интеллекта.
На подходе еще больше инноваций
Ученые уже изучают, как воспользоваться этой моделью. Том Хэмилл, руководитель отдела инноваций в The Weather Company, сказал: «Поскольку регулярные грозы и зимние осадки могут иметь огромное влияние и их чрезвычайно трудно надежно предсказать, приоритетом модели является создание поддающихся вычислительной обработке ансамблевых прогнозов погоды в масштабе штормов. это явно решает сложную задачу в области численного прогнозирования погоды. The Weather Company рада сотрудничеству с NVIDIA для разработки, оценки и использования этих моделей прогнозирования глубокого обучения в будущем».
«Разработка моделей погоды с высоким разрешением требует использования алгоритмов искусственного интеллекта для решения проблем конвекции, что является сложной задачей», — сказала Имме Эберт-Упхофф, руководитель отдела машинного обучения в Кооперативном институте атмосферных исследований Университета штата Колорадо. «Это новое исследование NVIDIA. исследует использование StormCast. Потенциал изодиффузионной модели для достижения этой цели представляет собой важный шаг на пути к разработке моделей прогнозирования погоды с высоким разрешением на базе искусственного интеллекта в будущем».
Эти исследовательские прорывы не только позволяют ускорить и визуализировать физически точное моделирование климата и создать цифрового двойника Земли, но также демонстрируют, как NVIDIA Earth-2 открыла новую и важную эру климатических исследований.
Сообщается, что в NVIDIA Research работают сотни ученых и инженеров по всему миру, которые занимаются исследованиями в области климатического искусственного интеллекта, компьютерной графики, компьютерного зрения, автономных транспортных средств и роботов.
Автор: Чжан Тяньчи
Текст: Чжан Тяньчи Редактор: Чжан И Редактор: Ронг Бин
Пожалуйста, указывайте источник при перепечатке статьи.
