The Weather Company и Управление погоды Тайваня среди первых, кто внедрил новые облачные API Земли-2, используя искусственный интеллект для ускорения создания моделей высокого разрешения и визуализации глобального климата и погоды в революционном 2-километровом масштабе
GTC—Чтобы ускорить усилия по борьбе с экономическими потерями в размере 140 миллиардов долларов из-за экстремальных погодных условий, вызванных изменением климата, NVIDIA сегодня анонсировала свою климатическую цифровую облачную платформу-двойник Earth-2 для моделирования и визуализации погоды и климата в беспрецедентных масштабах.
Новые облачные API Earth-2 на платформе NVIDIA DGX Cloud™, которые являются частью микросервисов NVIDIA CUDA-X™, анонсированных сегодня отдельно, позволяют практически любому пользователю создавать эмуляции на базе искусственного интеллекта для ускорения создания интерактивных моделей высокого разрешения, начиная от глобальной атмосферы. от местной облачности до тайфунов и турбулентности.
В сочетании с собственными данными, принадлежащими компаниям в отрасли климатических технологий стоимостью 20 миллиардов долларов, интерфейсы прикладного программирования Земли-2 помогают пользователям доставлять предупреждения и обновленные прогнозы за секунды по сравнению с минутами или часами при традиционном моделировании на основе ЦП.
«Климатические катастрофы теперь стали обычным явлением — исторические засухи, катастрофические ураганы и наводнения, порождаемые поколениями, появляются в новостях с тревожной частотой», — сказал Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор NVIDIA. «Облачные API-интерфейсы Earth-2 призваны помочь нам лучше подготовиться к экстремальным погодным условиям и вдохновить нас на действия по смягчению их последствий».
Революционный генеративный искусственный интеллект для климатических технологий
API-интерфейсы Earth-2 предлагают модели искусственного интеллекта и используют новую генеративную модель искусственного интеллекта NVIDIA под названием CorrDiff, используя современное диффузионное моделирование, которое генерирует изображения в 12,5 раз с более высоким разрешением, чем текущие числовые модели, в 1000 раз быстрее и в 3000 раз более энергоэффективно. Он исправляет неточности прогнозов с грубым разрешением и синтезирует показатели, имеющие решающее значение для принятия решений. CorrDiff — это первая в своем роде генеративная модель искусственного интеллекта, обеспечивающая сверхвысокое разрешение, синтезирующая новые показатели, представляющие интерес для заинтересованных сторон, и изучающая физику мелкомасштабной местной погоды на основе наборов данных высокого разрешения.
Центральное управление погоды Тайваня планирует использовать эти диффузионные модели для более точного прогнозирования мест выхода тайфуна на сушу. Когда объявляется предупреждение о тайфуне, приоритетной задачей является минимизация жертв путем проведения ранней эвакуации на основе качественной информации, полученной соответствующими агентствами, включая Тайваньский национальный научно-технический центр по уменьшению стихийных бедствий (NCDR). За последнее десятилетие число погибших от тайфунов снизилось.
«Тайвань является важнейшим компонентом глобальной цепочки поставок, а анализ рисков наводнений и готовность к эвакуации являются основой нашего мандата», — сказал Чиа-Пин Ченг, администратор CWA.
По данным NCDR, поскольку с 2000 года на остров обрушилось более 136 тайфунов, использование Земли-2 для смягчения этих воздействий является ключом к улучшению качества и разрешения информатики о стихийных бедствиях.
Еще одним ключевым компонентом облачных API Earth-2 является NVIDIA Omniverse™, вычислительная платформа, которая позволяет отдельным лицам и группам разрабатывать 3D-процессы и приложения на основе универсального описания сцены (OpenUSD).
The Weather Company, мировой лидер в области прогнозирования и анализа погодных данных, планирует интегрировать свои метеорологические данные и инструменты Weatherverse с Omniverse, что позволит клиентам впервые создавать цифровых двойников, чтобы лучше понимать и визуализировать влияние реальных погодных условий. The Weather Company также планирует изучить возможность использования генеративного искусственного интеллекта NVIDIA на основе оценок для своих сервисов Weatherverse, решения Weather Engine для анализа погоды на уровне предприятия и новых продуктов для моделирования погоды с высоким разрешением.
«Чтобы помочь эффективно решать текущие и будущие проблемы, связанные с погодой и климатом, сейчас как никогда важно включать надежные, глобально масштабированные реальные данные о погоде и понимание среды цифровых двойников, чтобы лучше анализировать, планировать и моделировать воздействия погоды», сказала Шери Бахштайн, генеральный директор The Weather Company. «Мы уже много лет работаем с NVIDIA над графическим ускорением GRAF, нашей собственной системы моделирования погоды, и планируем внедрить API-интерфейсы Earth-2 для создания энергоэффективных симуляций с более высоким разрешением и меньшими затратами».
Другими ранними пользователями API-интерфейсов Earth-2 являются компании, занимающиеся платформами анализа погоды, такие как Spire и Meteomatics, которые могут использовать свои собственные источники данных и ассимиляцию данных для создания точных прогнозов, а также стартапы Tomorrow.io, North.io и ClimaSens, которые изучение новых решений для применения климатических технологий.
Облачные вычисления NVIDIA DGX
API-интерфейсы Earth-2 используют DGX Cloud для обеспечения комплексного ускорения климатических и погодных решений. Сюда входят оптимальные конвейеры искусственного интеллекта для таких моделей, как FourCastNet, GraphCast и Deep Learning Weather Prediction. Он также включает графическое ускорение моделей численного прогнозирования погоды, таких как ICON, на новейших системах NVIDIA Grace Hopper™. Работая на суперкомпьютерах NVIDIA DGX GH200, HGX™ H100 и OVX™, Earth-2 может предоставить возможность моделировать и визуализировать моделирование глобального климата с беспрецедентной скоростью и масштабом.
2024-03-18 21:21:07
1710797382
#NVIDIA #анонсирует #цифровой #двойник #климата #Земли
