Під час конференції NVIDIA, представники компанії розповіли про використання прискорених обчислень для реалізації ініціатив із забезпечення екологічної стійкості та боротьби зі зміною клімату.
Для реалізації екологічних проєктів NVIDIA розробила платформу Earth-2, яка складається з чотирьох незалежних сервісів. Вона оснащена такими моделями машинного навчання на основі ШІ, як FourCastNet від NVIDIA, і генеративною моделлю надвисокої роздільної здатності CorrDiff. Платформа систематизує й аналізує дані про погоду та клімат із різних джерел, включно зі статичними архівами та результатами чисельного моделювання. У підсумку, з’являється інтерактивна хмарна візуалізація даних про погоду і клімат.
Поточні моделі прогнозу погоди з використанням ШІ обмежені роздільною здатністю 25 км, а CorrDiff знижує показник до 2 км. Швидкість роботи платформи Earth-2 в 1 000 разів більша і в 3 000 разів енергоефективніша порівняно з аналогами. Поєднуючи генеративний штучний інтелект CorrDiff зі швидкістю і точністю FourCastNet, можна вивчити регіональні прогнози погоди в масштабі сотень, а потенційно і тисяч кілометрів, щоб отримати чітку картину впливу екстремальних погодних явищ.
Завдяки новим інтерфейсам програмування хмарних додатків (API) Earth-2 практично будь-який користувач може створювати інтерактивні моделі погоди з високою роздільною здатністю на основі ШІ. Три стартап-компанії – Tomorrow.io, ClimaSens, North.io – вже скористалися потенціалом платформи, щоб стати піонерами в галузі кліматичного ШІ.
Удосконалені моделі штучного інтелекту ClimaSens об’єднують історичні, поточні та майбутні кліматичні дані для оцінки ризику. Фото: ClimaSens