Nvidia представляет генеративную модель ИИ StormCast для прогнозирования погоды
StormCast — это улучшенная версия более ранней модели прогноза погоды, под названием CorrDiff. Nvidia поставляет последний алгоритм вместе с программным пакетом Earth-2, который она предоставляет метеорологам, использующим ее чипы для поддержки своих исследований. Пакет включает в себя алгоритмы прогнозирования погоды, инструменты для управления атмосферными данными и сопутствующие компоненты.
Модель CorDiff, на которой основан StormCast, функционирует как метеорологический эквивалент инструмента увеличения масштаба изображения. Один из способов, которым исследователи могут ее использовать, - загрузить набор данных, описывающий погодные явления с разрешением 25 километров. При таком разрешении не видны атмосферные явления, радиус действия которых составляет менее 25 километров. CorDiff может использовать необработанные данные и увеличить разрешение в 12,5 раз - до двух километров.
StormCast расширяет набор основных функций модели, добавляя так называемую возможность авторегрессии. Обновление позволяет искусственному интеллекту не только изучать прошлые погодные явления, но и предсказывать будущие события. StormCast генерирует прогнозы, изучая историческую информацию об атмосфере, включая климатические измерения за последние два с половиной года, которые Nvidia включила в набор данных для обучения модели. Возможность авторегрессии StormCast позволяет исследователям прогнозировать погоду на шесть часов вперед.
«StormCast позволяет делать это в масштабе 3 км в час», —рассказал в своем блоге Майк Притчард, директор по исследованиям моделирования климата в Nvidia.
StormCast предназначен для прогнозирования так называемых мезомасштабных погодных явлений. Это атмосферные явления, горизонтальные размеры которых варьируются от пяти до нескольких сотен километров. В эту категорию входят, среди прочего, внезапные наводнения и дерехо - продолжительные штормы, способные нанести значительный ущерб от ветра. Регулярные штормы не относятся к мезомасштабным явлениям, поскольку они затрагивают значительно меньшую площадь.
Метеорологи обычно прогнозируют погоду, используя алгоритмы, называемые моделями, допускающими конвекцию (Convection-Allowing Models), или CAM. Такие алгоритмы часто работают на суперкомпьютерах и для генерации прогнозов учитывают свыше тысяч атмосферных параметров. Nvidia утверждает, что в некоторых случаях StormCast продемонстрировал способность превосходить результаты программного обеспечения CAM.
«Несмотря на то, что эта модель находится на ранней стадии развития, при использовании с радарами, регистрирующими осадки, она уже позволяет получать прогнозы с опережением до шести часов, что на 10% точнее, чем у самой современной 3—километровой оперативной системы CAM национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA)», — пояснил Притчард.
Другие компании также изучают способы использования ИИ для улучшения прогнозирования погоды. В ноябре прошлого года компания Google подробно описала GraphCast - внутреннюю нейронную сеть, которая может предсказывать атмосферные события быстрее традиционных алгоритмов. Сеть продемонстрировала способность прогнозировать погоду на 10 дней вперед с подробными оценками температуры и скорости ветра.
