Модель искусственного интеллекта Nvidia точно предсказала шторм за несколько недель до его наступления

Когда зимний шторм обрушился на большую часть Соединенных Штатов, прогнозы погоды для некоторых регионов показали значительные расхождения, а прогнозы о количестве осадков сильно различались.

Время появления новых моделей прогнозирования погоды Earth-2 от Nvidia не могло быть более подходящим. Или, возможно, учитывая заявленную точность этих моделей, компания заранее знала о погодных условиях?

Эти новые модели искусственного интеллекта разработаны для предоставления более быстрых и точных прогнозов погоды. Nvidia заявляет, что одна конкретная модель, Earth-2 Medium Range, превосходит модель искусственного интеллекта Google DeepMind, GenCast, по более чем 70 переменным. GenCast, выпущенная Google в декабре 2024 года, уже продемонстрировала превосходную точность по сравнению с существующими моделями погоды, способными генерировать прогнозы на 15 дней вперед.

Nvidia представила эти новые инструменты в понедельник на заседании Американского метеорологического общества в Хьюстоне.

«С философской и научной точки зрения это означает возвращение к простоте», — пояснил журналистам перед заседанием Майк Причард, директор Nvidia по климатическому моделированию. «Мы отходим от специализированных, созданных вручную архитектур искусственного интеллекта и принимаем будущее простых, масштабируемых систем на основе трансформаторов».

Традиционное прогнозирование погоды в основном опирается на физические модели реальных наблюдений. Модели искусственного интеллекта — более новое явление в этой области. Модель Earth-2 Medium Range построена на новой архитектуре Nvidia под названием Atlas, подробности о которой будут обнародованы в понедельник.

Помимо Medium Range, пакет Earth-2 от Nvidia включает модель Nowcasting и модель Global Data Assimilation.

Билеты на Disrupt 2026: одноразовое предложение

Билеты уже в продаже! Воспользуйтесь ограниченным по времени предложением и сэкономьте до 680 долларов, а также будьте среди первых 500 зарегистрировавшихся, чтобы получить 50% скидку на пропуск +1. TechCrunch Disrupt представляет лидеров отрасли из Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, a16z, Hugging Face и многих других в более чем 250 сессиях, посвященных стимулированию роста и усилению вашего конкурентного преимущества. Пообщайтесь с сотнями инновационных стартапов и примите участие в тщательно подобранных мероприятиях по нетворкингу, которые способствуют заключению сделок, дают ценную информацию и вдохновляют.

Билеты на Disrupt 2026: одноразовое предложение

Билеты уже в продаже! Сэкономьте до 680 долларов в рамках этого ограниченного по времени предложения и будьте среди первых 500 зарегистрировавшихся, чтобы получить 50% скидку на пропуск +1. TechCrunch Disrupt представляет лидеров отрасли из Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, a16z, Hugging Face и многих других в рамках более 250 сессий, посвященных стимулированию роста и укреплению вашего конкурентного преимущества. Пообщайтесь с сотнями инновационных стартапов и примите участие в тщательно подобранных мероприятиях по нетворкингу, которые способствуют заключению сделок, дают ценную информацию и вдохновляют.

Nowcasting генерирует краткосрочные прогнозы погоды на период от нуля до шести часов, помогая метеорологам оценивать потенциальные последствия штормов и других опасных погодных явлений.

«Поскольку эта модель обучена непосредственно на глобально доступных данных геостационарных спутников, а не на результатах физических моделей для конкретных регионов, Nowcasting может быть адаптирована к любому месту с адекватным спутниковым покрытием», — отметил Причард. Эта возможность должна помочь правительствам штатов и небольших стран понять, как суровые погодные условия могут повлиять на их регионы.

Модель глобальной ассимиляции данных обрабатывает данные из различных источников, включая метеостанции и метеозонд, для создания непрерывных снимков погодных условий в тысячах точек по всему миру. Эти снимки служат отправной точкой для погодных моделей при составлении прогнозов.

Традиционно для создания этих снимков требовались огромные вычислительные ресурсы, прежде чем можно было приступить к прогнозированию. «Этот процесс обычно потребляет около 50 % общей вычислительной мощности суперкомпьютеров, используемых в традиционном прогнозировании погоды», — пояснил Причард. «Наша модель может выполнить эту задачу за считанные минуты с помощью графических процессоров вместо нескольких часов, требующихся суперкомпьютерам».

Эти три новые модели дополняют две существующие: CorrDiff, которая использует грубые прогнозы для быстрого создания прогнозов с высоким разрешением, и FourCastNet 3, которая моделирует отдельные погодные переменные, такие как температура, ветер и влажность.

По словам Причарда, эти новые модели должны демократизировать доступ к передовым инструментам прогнозирования погоды, которые исторически были доступны в основном богатым странам и крупным корпорациям, которые могут позволить себе дорогостоящее время суперкомпьютеров.

«Эти инструменты являются фундаментальными строительными блоками для всех участников экосистемы — национальных метеорологических служб, финансовых компаний, энергетических компаний — любой организации, заинтересованной в разработке и совершенствовании моделей прогнозирования погоды», — заявил Причард. Некоторые инструменты уже работают: метеорологи в Израиле и Тайване используют Earth-2 CorrDiff, а The Weather Company и Total Energies оценивают Nowcasting.

«В то время как некоторые пользователи могут предпочесть подписку на централизованные корпоративные системы прогнозирования погоды, другие, в частности страны, отдают приоритет суверенитету», — подчеркнул Причард. «Погода представляет собой проблему национальной безопасности, что делает суверенитет и прогнозирование погоды неразрывно связанными».