NVIDIA Earth-2 представляє перше покоління штучного інтелекту для потужної супер-роздільної здатності прогнозування погоди. На даний момент відображає прогноз на території континентальних США (подивитися можна за посиланням).
Модель CorrDiff є до 10 000 разів більш енергоефективною, ніж традиційне високоякісне прогнозування погоди, що може поліпшити готовність до катастроф та врятувати життя, дозволяючи отримувати прогнози на рівні кілометру.
Щоб краще підготувати громади до екстремальних погодних умов, метеорологам спершу потрібно точно знати, де саме відбудеться край.
Саме тому метеорологічні агентства та кліматичні вчені по всьому світу використовують NVIDIA CorrDiff, генерувальну штучну моделі для прогнозування погоди, яка забезпечує прогнози на рівні кілометра для вітру, температури, типу та кількості опадів. Це частина платформи NVIDIA Earth-2 для моделювання погодних та кліматичних умов.
Стаття, присвячена CorrDiff, була опублікована сьогодні у журналі Communications Earth and Environment, який є частиною портфоліо наукових видань Nature. Модель доступна у вигляді легко розгорнюваного мікросервісу NVIDIA NIM і вже використовується компаніями з погодних технологій, дослідниками та державними агентствами для покращення їх прогнозів.
У зв’язку з підвищенням частоти екстремальних погодних явищ швидкі прогнози високої роздільної здатності можуть допомогти зменшити ризики для людей, громад та економіки, підтримуючи оцінку ризику, планування евакуації, управління катастрофами та розвиток інфраструктури, стійкої до змін клімату.
Метеорологічні агентства та стартапи по всьому світу використовують CorrDiff та інші інструменти Earth-2 для покращення роздільної здатності та точності прогнозів екстремальних погодних явищ, управління відновлювальною енергетикою та планування сільського господарства.
Прогнози високої точності CorrDiff використовує генерувальний штучний інтелект для покращення точності моделей погоди з низькою роздільною здатністю, спостерігаючи атмосферні дані з масштабом 25 км до 2 км, завдяки моделюванню дифузії — тому самому архітектурному оформленню моделей штучного інтелекту, що використовується в сучасних службах генерації зображень з тексту.
Окрім збільшення роздільної здатності зображення, CorrDiff також може передбачати пов’язані змінні, які не були присутні в вхідних даних, — такі, як відбивна здатність радара, що використовується як індикатор розташування та інтенсивності дощу.
CorrDiff навчався на числових симуляціях моделі прогнозування погоди для генерації погодних патернів із 12-кратною вищою роздільною здатністю.
Першу модель CorrDiff оголосили на NVIDIA GTC 2024 і описали в статті Communications Earth and Environment; вона була оптимізована на погодних даних Тайваню в партнерстві з Центральним метеорологічним управлінням Тайваню.
Дослідники та інженери NVIDIA потім працювали над ефективним масштабуванням моделі для охоплення більших частин планети. Версія, випущена як мікросервіс NVIDIA NIM на Supercomputing 2024, охоплює територію континентальних США; вона навчається на даних погодних спостережень у США з зразковими наборами даних для реальних природних katastrof, таких як урагани, повені, зимові шторми, торнадо і холодні хвилі.
Оптимізований мікросервіс NIM CorrDiff для американських даних є в 500 разів швидшим та у 10 000 разів більш енергоефективним, ніж традиційне високо роздільне числове прогнозування погоди з використанням ЦП.
Дослідницька команда, яка працює над CorrDiff, продовжує підвищувати можливості моделі й випустила додаткові генеративні AI-дифузійні моделі, що демонструють, як можна поліпшити модель для більш точного визначення дрібних деталей у різних умовах — й краще захоплювати рідкісні або екстремальні погодні події.
CorrDiff також може допомогти з прогнозуванням змивів — коли сильні вітри спрямовуються вниз до рівня вулиць, завдаючи шкоди будівлям і впливаючи на пішоходів — у міських районах.
Метеорологічні агентства активно використовують CorrDiff Метеорологічні агентства та компанії в усьому світі використовують CorrDiff для прискорення прогнозів, що застосовуються в регіональних прогностичних системах, управлінні відновлювальною енергетикою та управлінні катастрофами.
Наприклад, Національний науковий та технологічний центр зниження ризиків катастроф Тайваню впровадив CorrDiff для підтримки попереджень про катастрофи в регіоні, забезпечуючи економію приблизно в гігават-годині завдяки енергоефективності CorrDiff, що працює на платформі NVIDIA AI. Прогнози CorrDiff вбудовані в сайт моніторингу катастроф центру, допомагаючи метеорологам Тайваню краще готуватися до тайфунів.