Earth-2 со трансформација во метеоодгодување: Решенија засновани на вештачка интелигенција на Nvidia
Три модели на отворен код за вештачка интелигенција со цел да револуционираат процесите на визуелизација и анализа, се целат да обезбедат метео прогнозите побрзо и со пониски трошоци. Овие модели имаат потенцијал да постигнат висока точност во помалку време во споредба со традиционалните симулативни методи и нудат нов рамковен пристап за предвидување на силни временски услови.
Постапките подредени под капата на Earth-2 се фокусирани на среднорочни прогнози. Овој модел опфаќа повеќе од 70 метеоролошки променливи со визии до 15 дена и извештаи дека е подобар во споредба со Google DeepMind’s GenCast. Овој пристап, инспириран од репутацијата на GenCast од декември 2024 година, ветува конкуренција со сегашните физички базирани методи со обемна точност.
Овие подготвени за тренирање модели на вештачка интелигенција се кажува дека работат околу около 1000 пати пребрзо од традиционалните методи и значително ги намалуваат трошоците за управување. Менџерот за климатски симулации на Nvidia, Mike Pritchard, се фокусира на едноставноста и скалабилноста на пристапот; одделните детали за новата архитектура наречена Atlas, врз која се гради поредокот Earth-2, сè уште не се откриени.
Друг компонент наречен Nowcasting, кој е дел од пакетот, нуди краткорочни прогнози до 6 часа. Овој модел брзо ги анализира ефектите од бујните бујни врнежи и опасните временски услови, овозможувајќи на метеоролозите моментално да донесуваат одлуки. Обучен со сателитски податоци од глобално ниво, тој работи со глобални геостанциони податоци наместо регионални модели.
Глобалната интеграција на податоци (Global Data Assimilation) се фокусира на интегрирање на податоци од метеоролошки станици, балони и други извори за да создаде ажурирани метео изображения во илјадници точки ширум светот. Традиционалните процедури во овој процес создаваат големо оптоварување со супер-компјутери, додека AI решението, благодарение на GPU-ата, може да ги комплетира овие операции за минути.
Овие решенија особено се привлечни за осигурителните компании. За големи поплави и урагани, како ретки но катастрофални настани, повеќекратните прогнози овозможуваат побрза и поспецифична анализа. Ова им овозможува на осигурителните бизниси повнимателно да ги моделираат ризиците и да донесуваат побезбедни одлуки.
