NVIDIA представила Earth-2: открытые модели для точного прогнозирования погоды на 15 дней
На сегодняшний день технологии на базе искусственного интеллекта применяются повсеместно — кто-то посредством нейросетей генерирует картинки или код, а кто-то использует ИИ для анализа данных, составления краткого пересказа и всего в таком духе. Но в компании NVIDIA решили пойти дальше, повысив планку полезности нейросетей — сегодня, 26 января, гигант рынка официально представил миру новое семейство открытых больших языковых моделей Earth-2, а также все необходимые библиотеки и фреймворки для применения искусственного интеллекта в области погоды и климатических условий.
«Эти открытые технологии, включая предварительно обученные модели, фреймворки, алгоритмы настройки и библиотеки для вывода результатов, ускоряют все этапы прогнозирования [погодных условий], от обработки исходных данных наблюдений до генерации глобальных прогнозов на 15 дней или локальных прогнозов по штормам», — говорится в официальном блоге компании NVIDIA.
Правда, стоит сразу отметить, что не все модели из семейства Earth-2 способны выдавать прогноз погодных условий на 15 дней вперёд. Судя по пресс-релизу, данным преимуществом может похвастаться только модель Earth-2 Medium Range, которая работает на новой архитектуре Atlas, обеспечивая высокоточное прогнозирование погоды в рамках среднесрочных периодов времени. Данная модель использует свыше 70 метеорологических переменных (температуру, атмосферное давление, скорость ветра, влажность), превосходя в итоге по точности ведущие открытые модели из этой же области.
Ещё компания анонсировала модель Earth-2 Nowcasting, которая построена на базе архитектуры StormScope использует генеративный искусственный интеллект для формирования прогноза погоды в масштабах страны с разрешением в километры. Данная модель способна всего за несколько минут сгенерировать прогноз погоды сроком до 6 часов вперёд, учитывая опасные погодные явления и штормовые угрозы. В NVIDIA заявили, что эта разработка превосходит по точности традиционные модели прогнозирования погоды.
Также в арсенале нового семейства LLM есть Earth-2 Global Data Assimilation (использует снимки атмосферы, температуру, скорость ветра и не только для создания начальных условий для прогнозирования погоды), Earth-2 CorrDiff (использует генеративную архитектуру ИИ для масштабирования прогнозов континентального масштаба до уровня регионального прогноза с высоким разрешением) и Earth-2 FourCastNet3 (обеспечивает высокую точность прогнозирования, основываясь на погодных переменных).
Модели Earth-2 Medium Range и Nowcasting уже доступны в открытом формате на NVIDIA Earth2Studio, Hugging Face и GitHub, релиз Earth-2 Global Data Assimilation ожидается позже в этом году.
