Компанія Nvidia презентувала новий набір штучного інтелекту для прогнозування погоди Earth-2, який, за заявами розробників, суттєво підвищує точність та швидкість створення прогнозів. Представлення нових рішень відбулося на засіданні Американського метеорологічного товариства у Х’юстоні.
Про це розповідає ProIT
Переваги нової архітектури та інноваційні моделі
Головним досягненням Nvidia стала модель Earth-2 Medium Range, яка перевершує за точністю AI-модель GenCast від Google DeepMind більш ніж за 70 параметрами. GenCast, випущена у грудні 2024 року, вже вважалася проривом у точності прогнозування на 15 днів наперед, однак рішення Nvidia виявилося ще ефективнішим.
Earth-2 Medium Range побудована на новій архітектурі Atlas, про яку компанія обіцяє розкрити більше деталей. Система розроблена для простоти та масштабованості, відмовившись від складних, вузькоспеціалізованих AI-архітектур на користь універсальних трансформерів.
“Філософськи, науково, це повернення до простоти. Ми відходимо від ручного налаштування нішевих AI-архітектур і рухаємося у бік майбутнього простих, масштабованих трансформерних архітектур”, — зазначив директор з моделювання клімату Nvidia Майк Прічард.
Моделі Nowcasting та Global Data Assimilation
До оновленого пакета Earth-2 входять також моделі Nowcasting та Global Data Assimilation. Модель Nowcasting створює короткострокові прогнози на період від нуля до шести годин, що особливо важливо для оперативного реагування на небезпечні погодні явища та допомоги синоптикам.
Особливість Nowcasting — використання глобальних даних геостаціонарних супутників, а не регіональних фізичних моделей, що дозволяє застосовувати цю технологію у будь-якій точці планети із достатнім супутниковим покриттям. Це відкриває нові можливості для урядів невеликих держав та регіонів для ефективного прогнозування впливу стихійних явищ.
Модель Global Data Assimilation збирає постійні знімки погодних умов із тисяч джерел — метеостанцій, аеростатів тощо, після чого ці дані використовуються для старту прогнозування. Раніше такий процес потребував великих обчислювальних потужностей, проте нова AI-модель дозволяє виконати це завдання за лічені хвилини на графічних процесорах, значно зменшуючи навантаження на суперкомп’ютери.
Earth-2 також включає дві раніше представлені моделі: CorrDiff, що створює високоточні прогнози на основі грубих даних, та FourCastNet3, яка моделює такі параметри, як температура, вітер і вологість.
За словами Майка Прічарда, нові моделі дозволять ширшому колу користувачів отримати доступ до потужних інструментів прогнозування погоди, які раніше були доступні лише багатим країнам або великим корпораціям через вартість оренди суперкомп’ютерів.
Інструменти Earth-2 вже впроваджуються у різних країнах: метеорологи Ізраїлю та Тайваню використовують CorrDiff, а компанії The Weather Company та Total Energies тестують Nowcasting. Прічард підкреслив важливість незалежності у питаннях прогнозування погоди, оскільки це пов’язано із національною безпекою та суверенітетом держав.