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英偉達(dá)推出AI天氣預(yù)報全家桶!提速15天全球預(yù)報,比超算更省錢

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智東西
作者 ZeR0
編輯 漠影

智東西1月30日報道,本周,英偉達(dá)針對天氣預(yù)報放出AI大招,在美國氣象學(xué)會年會上公布一套“天氣和氣象AI全家桶”,包括全新NVIDIA Earth-2系列開放模型、庫和框架,提供了全球第一個完全開放、加速的氣象AI軟件棧。

這些開放技術(shù)包括預(yù)訓(xùn)練模型、框架、定制方案和推理庫,加速了所有預(yù)測階段,從處理初始觀測數(shù)據(jù)到生成15天全球預(yù)報或局部強對流天氣預(yù)報。

通過NVIDIA Earth-2,英偉達(dá)想把“天氣預(yù)報”這件事從少數(shù)的超級計算機特權(quán),變成更多機構(gòu)都能跑得起、改得動、部署得了的工程能力。

以前,天氣預(yù)報長期依賴于運行基于物理模型的大型超級計算機。AI驅(qū)動的天氣預(yù)報,則可以節(jié)省大量的計算時間和成本,讓更多國家、氣象機構(gòu)和企業(yè)能夠運行針對特定應(yīng)用場景的預(yù)報系統(tǒng)。

NVIDIA Earth-2作為首個開放、加速的模型與工具集,使開發(fā)者能將分散的天氣和氣象AI功能整合在一起,讓各組織能在其自家基礎(chǔ)設(shè)施上運行、微調(diào)和部署生產(chǎn)就緒型氣象AI模型。

這項開創(chuàng)性的工作,有助于加快天氣預(yù)報速度,提高預(yù)報準(zhǔn)確性,促進科研協(xié)作,并增進科學(xué)家對地球大氣狀況的整體了解。

一、從15天預(yù)報到臨近預(yù)報,Earth-2都包辦了

英偉達(dá)公布的全新Earth-2開放天氣模型包括:

(1)15天中期天氣預(yù)報:Earth-2 Medium Range(Atlas)

Earth-2 Medium Range中期預(yù)報模型采用基于全新架構(gòu)的Atlas模型,能夠?qū)?strong>70多個氣象變量(比如溫度、氣壓、風(fēng)、濕度等)進行15天內(nèi)的高精度預(yù)測。

在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)測試中,該模型在業(yè)內(nèi)最常用的預(yù)報變量上均優(yōu)于領(lǐng)先的開放模型


(2)0到6小時臨近預(yù)報:Earth-2 Nowcasting(StormScope)

Earth-2 Nowcasting采用基于全新架構(gòu)的StormScope模型,利用基于衛(wèi)星和雷達(dá)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的生成式AI技術(shù)來預(yù)測真實云層和降雨系統(tǒng)的演變,短短幾分鐘即可將國家尺度的預(yù)報轉(zhuǎn)化為公里級分辨率0至6小時的局部風(fēng)暴和惡劣天氣預(yù)報。


該模型是首個通過直接模擬風(fēng)暴動力學(xué),在短期降水預(yù)報方面超越傳統(tǒng)物理氣象預(yù)測模型的平臺。它利用AI技術(shù)直接預(yù)測衛(wèi)星和雷達(dá)圖像。

(3)數(shù)據(jù)同化:Earth-2 Global Data Assimilation(HealDA)

Earth-2全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)采用基于全新架構(gòu)的HealDA模型,能夠生成天氣預(yù)報的初始條件——即全球數(shù)千個地點當(dāng)前大氣狀況的快照,包括溫度、風(fēng)速、濕度、氣壓等參數(shù)。

以前超級計算機要花幾個小時,而這一系統(tǒng)在GPU上僅需數(shù)秒即可生成初始條件。結(jié)合Earth-2 Medium Range,該系統(tǒng)能通過開放式全AI工作流生成精準(zhǔn)的預(yù)報預(yù)測。

Earth-2 Medium Range和Nowcasting現(xiàn)已通過NVIDIA Earth2Studio、Hugging Face和GitHub公開提供,全球數(shù)據(jù)同化功能預(yù)計將于今年晚些時候發(fā)布。

Earth2Studio地址:github.com/NVIDIA/earth2studio

Hugging Face地址:huggingface.co/collections/nvidia/earth-2

GitHub地址:github.com/NVIDIA/earth2studio

這些模型將加入NVIDIA Earth-2軟件棧中現(xiàn)有的開放天氣模型:

  • Earth-2 CorrDiff,基于生成式AI架構(gòu)的CorrDiff模型,將粗分辨率的大陸尺度預(yù)測結(jié)果降尺度為高分辨率的區(qū)域尺度天氣場,提供本地預(yù)報所需的精細(xì)分辨率,比傳統(tǒng)方法快500倍
  • Earth-2 FourCastNet3,對各種天氣變量(如風(fēng)、溫度和濕度)的預(yù)測精度很高,超越了領(lǐng)先的傳統(tǒng)集合預(yù)報模型,可與頂級的基于擴散的方法相媲美,同時預(yù)報生成速度比其他AI方法快60倍

Earth-2還集成了來自歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)、微軟、谷歌等機構(gòu)的開放模型。

此外,Earth-2中的模型可使用一個用于大規(guī)模開發(fā)AI物理模型的開源Python框架NVIDIA PhysicsNeMo來進行訓(xùn)練和微調(diào)。

二、已落地天氣預(yù)報、能源&電網(wǎng)、財務(wù)影響評估等場景

精準(zhǔn)的天氣預(yù)報有助于拯救生命和保護環(huán)境,是農(nóng)業(yè)、能源、公共衛(wèi)生及其他行業(yè)決策的重要基石。

研究人員、氣象機構(gòu)、氣候技術(shù)創(chuàng)新者和企業(yè)已經(jīng)開始利用他們自己的本地AI基礎(chǔ)設(shè)施,運行、微調(diào)和開發(fā)拓展這些先進模型,來取得科學(xué)突破。

英偉達(dá)展示的應(yīng)用場景包括天氣預(yù)報、能源預(yù)測和電網(wǎng)運行、財務(wù)影響評估等。

先來看天氣預(yù)報場景,AI氣象工具供應(yīng)商Brightband正在運行Earth-2 Medium Range,每日發(fā)布全球?qū)崨r天氣預(yù)報;以色列氣象局正在運行Earth-2 CorrDiff,并計劃采用Earth-2 Nowcasting,每天生成多達(dá)8次的高分辨率預(yù)報。

據(jù)以色列氣象局局長Amir Givati透露,與在CPU集群上運行不使用AI的傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報模型相比,采用NVIDIA Earth-2模型在2.5公里分辨率下可將計算時間縮短90%。

“在最近一場暴雨之后,我們使用CorrDiff訓(xùn)練的AI模型在6小時累計降水量的驗證中,表現(xiàn)優(yōu)于我們所有業(yè)務(wù)模型?!盇mir Givati說。

氣象預(yù)報機構(gòu)The Weather Company正在評估Earth-2 Nowcasting在局部極端天氣應(yīng)用中的可行性,美國國家氣象局也在評估這些新氣象模型以優(yōu)化其業(yè)務(wù)工作流。

能源預(yù)測和電網(wǎng)運行方面,道達(dá)爾能源正在評估Earth-2 Nowcasting,以提高短期風(fēng)險意識和決策能力;埃尼公司正在密集測試Earth-2 FourCastNet和CorrDiff模型,以實現(xiàn)對預(yù)測結(jié)果進行半業(yè)務(wù)化降尺度,從而提前數(shù)周生成高分辨率的概率性天氣與天然氣需求預(yù)測。

中國最大的太陽能材料生產(chǎn)商之一、全球綜合能源運營服務(wù)商協(xié)鑫集團正在其光伏發(fā)電功率預(yù)測系統(tǒng)業(yè)務(wù)中運行Earth-2模型。與傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報相比,Earth-2能夠以更低成本提供更精確的預(yù)測數(shù)據(jù),顯著提升協(xié)鑫光伏發(fā)電預(yù)測的準(zhǔn)確性。

西南電力池(SPP)與日立公司合作,利用Earth-2 Nowcasting和FourCastNet3來提升日內(nèi)和日前風(fēng)電預(yù)測精度,以增強電網(wǎng)可靠性,并在其服務(wù)范圍內(nèi)推動更明智的運行決策。

財務(wù)影響評估方面,標(biāo)普全球能源正在利用Earth-2 CorrDiff將氣候數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為本地化風(fēng)險評估洞察;全球保險巨頭安盛集團正用FourCastNet生成數(shù)千種假設(shè)的颶風(fēng)情景,作為其研發(fā)項目的一部分,用于模型評估、方法學(xué)開發(fā)及現(xiàn)有技術(shù)的基準(zhǔn)測試。

結(jié)語:推動天氣預(yù)報邁向“AI平權(quán)”

通過Earth-2,英偉達(dá)為從事氣象AI創(chuàng)新的開發(fā)者和科學(xué)家提供先進的開放模型、數(shù)據(jù)和工具,這與NVIDIA Nemotron、Cosmos、Isaac GR00T、Alpamayo和Clara模型系列分別為代理式AI、物理AI、人形機器人、輔助駕駛汽車和生物醫(yī)學(xué)AI的創(chuàng)新提供開放基礎(chǔ)的方式類似。

大模型時代的競爭正在快速演變,從過去拼訓(xùn)練規(guī)模和參數(shù)體積,邁向越來越多場景拼推理效率、部署便利、端到端工作流的完成度。

通過將Earth-2系列模型、庫、框架開放出來,以及整合更多外部優(yōu)質(zhì)資源,英偉達(dá)提供了可組合、可部署、可加速的工作流,進一步降低天氣預(yù)報的門檻,為農(nóng)業(yè)、交通、能源、電網(wǎng)、保險、科學(xué)研究等領(lǐng)域提供助力。

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