Nvidia представила новое семейство открытых моделей искусственного интеллекта под названием Earth-2, которые нацелены на улучшение глобальных прогнозов погоды. Компания делает ставку на искусственный интеллект как на основу новой волны погодных прогнозов. В отличие от традиционных моделей, которые рассчитывают поведение атмосферы с помощью сложных физических уравнений и суперкомпьютеров, ИИ-модели ищут закономерности в огромных массивах метеоданных. По данным Nvidia, такой подход уже показывает более высокую точность.

Модель Earth-2 упрощает создание индивидуальных прогнозов на базе собственных ИИ-моделей компании. В неё вошёл комплекс ИИ-моделей для ускоренного анализа метеоданных, одна из которых, Earth-2 Medium Range, превосходит систему GenCast от Google DeepMind более чем по 70 показателям.

Как отметил директор по климатическому моделированию Nvidia Майк Притчард, Medium Range основана на масштабируемой архитектуре Atlas, которая способна работать в любой точке мира и знаменует уход от сложных узкоспециализированных моделей.

В пакет Earth-2 также вошли системы Nowcasting и Global Data Assimilation. Первая создаёт краткосрочные прогнозы на 0-6 часов вперёд, что особенно полезно при мониторинге бурь и других опасных погодных явлений. Nowcasting использует данные с геостационарных спутников и может работать в любом регионе с достаточным спутниковым покрытием.

Global Data Assimilation собирает сведения с метеостанций и аэростатов и на их основе формирует непрерывные «снимки» состояния атмосферы в тысячах точек по планете. Ранее обработка таких данных требовала значительных мощностей суперкомпьютеров и выполнялась продолжительное время. На GPU Nvidia данный процесс занимает несколько минут.

Наконец, в систему вошла модель CorrDiff, которая масштабирует прогнозы континентального масштаба с низким разрешением до региональных полей погоды с высоким разрешением, и FourCastNet3, которая выдаёт высокоточные прогнозы различных погодных переменных, таких как ветер, температура и влажность, в 60 раз быстрее ведущих традиционных моделей.

Earth-2 также включает в себя открытые модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), Microsoft, Google и других. Кроме того, модели Earth-2 могут обучаться и дорабатываться с помощью NVIDIA PhysicsNeMo - открытого фреймворка Python для разработки моделей физики на основе ИИ в больших масштабах.

📕 Тематические ссылки:
https://www.nvidia.com/en-us/high-performance-computing/earth-2/
https://habr.com/ru/news/989254/