Nvidia vừa công bố dòng mô hình trí tuệ nhân tạo mở Earth-2 mới của mình, mà hãng cho rằng có thể cách mạng hóa dự báo thời tiết và dự đoán khí hậu như chúng ta vẫn biết.
Bộ sản phẩm Nvidia Earth-2 bao gồm CorrDiff, FourCastNet3, Medium Range, Nowcasting, Global Data Assimilation và khung PhysicsNeMo để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình vật lý AI.
Các mô hình này tích hợp dữ liệu độ phân giải cao từ vệ tinh, radar và trạm thời tiết để cung cấp các ước tính liên tục về điều kiện khí quyển.
Mô hình hóa độ phân giải cao để dự báo nhanh chóng
Earth-2 sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh để tăng tốc mọi giai đoạn dự báo, từ xử lý dữ liệu quan sát đến tạo ra các dự báo bão toàn cầu và cục bộ.
CorrDiff sử dụng kiến trúc trí tuệ nhân tạo tạo sinh để thu nhỏ các dự báo quy mô lục địa thô thành các dự báo khu vực có độ phân giải cao, tạo ra kết quả nhanh hơn tới 500 lần so với các phương pháp truyền thống.
FourCastNet3 cung cấp dự báo chính xác về gió, nhiệt độ và độ ẩm, vượt trội so với các mô hình dự báo tổ hợp thông thường đồng thời cung cấp dự báo nhanh hơn tới 60 lần.
Hệ thống này cũng tích hợp các mô hình từ Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu, Microsoft và Google , cho phép người dùng kết hợp nhiều phương pháp trong một khuôn khổ duy nhất.
PhysicsNeMo của Nvidia cho phép các mô hình vật lý AI được huấn luyện và tinh chỉnh ở quy mô lớn, mang lại sự linh hoạt cho cả dự báo hoạt động và nghiên cứu khoa học.
Công nghệ Earth-2 Global Data Assimilation tạo ra các điều kiện khí quyển ban đầu chỉ trong vài giây trên GPU thay vì hàng giờ trên siêu máy tính, cho phép tích hợp nhanh hơn vào các mô hình tiếp theo.
Các tổ chức trong lĩnh vực nghiên cứu, năng lượng và chính phủ đã và đang sử dụng các công cụ AI này để cải thiện độ chính xác của dự báo và giảm chi phí tính toán.
Cơ quan Khí tượng Israel hiện đang sử dụng CorrDiff và có kế hoạch triển khai Nowcasting để dự báo độ phân giải cao lên đến tám lần mỗi ngày.
Các công ty năng lượng như TotalEnergies, Eni và GCL đang thử nghiệm Earth-2 để cải thiện hoạt động lưới điện, nâng cao nhận thức rủi ro ngắn hạn và dự báo năng lượng mặt trời.
Brightband và các nhà khí tượng học tại Đài Loan sử dụng Earth-2 CorrDiff và Medium Range để cung cấp các dự báo toàn cầu và địa phương chính xác, và The Weather Company hiện đang đánh giá Nowcasting cho các dự báo bão ngắn hạn tại địa phương.
Các công cụ AI này giúp giảm nhu cầu tính toán, với một số mô hình cho thấy thời gian tính toán giảm tới 90% so với các phương pháp cổ điển trên các cụm CPU .
Việc Earth-2 được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở trên các nền tảng như Hugging Face và GitHub cho phép các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và các công ty khởi nghiệp tinh chỉnh các dự báo cho phù hợp với điều kiện địa phương.
Bằng cách kết hợp nhiều mô hình và công cụ trí tuệ nhân tạo, các tổ chức có thể tạo ra những hiểu biết mang tính xác suất và có thể hành động được, hỗ trợ việc ra quyết định trong nông nghiệp, năng lượng, ứng phó thiên tai và đánh giá rủi ro bảo hiểm.
“Xét về mặt triết học và khoa học, đó là sự trở lại với sự đơn giản… Chúng ta đang dần rời xa các kiến trúc AI chuyên biệt được thiết kế thủ công và hướng tới tương lai của các kiến trúc Transformer đơn giản, có khả năng mở rộng,” Mike Pritchard, giám đốc mô phỏng khí hậu tại Nvidia, cho biết.
“Điều này cung cấp các khối xây dựng cơ bản được sử dụng bởi tất cả mọi người trong hệ sinh thái — các cơ quan khí tượng quốc gia, các công ty dịch vụ tài chính, các công ty năng lượng — bất cứ ai muốn xây dựng và hoàn thiện các mô hình dự báo thời tiết.”
