у результатах пошуку. Додайте InfoResist у Google
Компания Nvidia разработала новую модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта (AI), которая позволяет значительно улучшить предсказание опасных погодных явлений, обеспечивая детализацию прогнозов от национального до локального уровня. AI-прогнозирование является более эффективным, может выполнять расчеты гораздо быстрее и не требует суперкомпьютеров. Об этом сообщает пресс-служба компании.
Модель «NVIDIA CorrDiff» позволяет проводить сверхвысокоточные симуляции погоды, что особенно полезно для прогнозов в кратко- и среднесрочной перспективе. В отличие от традиционных методов, эта модель может предсказывать экстремальные погодные явления, которые выходят за пределы исторических данных, что особенно актуально в условиях изменений климата.
По заявлению Nvidia, CorrDiff в 500 раз быстрее и до 10 000 раз энергоэффективнее традиционных моделей прогнозирования погоды. Исследование, посвященное новой AI-модели, было опубликовано в журнале Communications Earth & Environment. Генеративный AI позволяет создавать локальные прогнозы по ветру, температуре, осадкам и их объемам, используя метод повышения детализации, известный как «downscaling».
Майк Притчард, руководитель направления климатического моделирования Nvidia, назвал разработку «значительным прорывом»: «Это доказывает, что генеративные AI-модели обладают уникальным свойством — они могут одновременно уточнять несколько погодных переменных и синтезировать новые данные из информации, полученной в значительно более грубом пространственном разрешении». Он пояснил, что CorrDiff учится прогнозировать без использования физических уравнений, а исключительно на основе данных.
В мире происходит активный переход к AI-прогнозированию погоды. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) уже использует собственную AI-модель, а Google и другие компании также разрабатывают аналогичные решения. Синоптики в Национальной метеослужбе США и медиа сочетают AI-модели с традиционными методами, что позволяет учитывать возможные погрешности и улучшать точность прогнозов. Хотя сейчас AI-модели рассматриваются как дополнение к классическим прогнозам, ожидается, что по мере их совершенствования они могут привести к неожиданным прорывам и изменить традиционный подход к прогнозированию погоды.
