иcтoчник: www.kv.by
Nvidia представила открытое программное обеспечение и открытые модели, призванные облегчить использование искусственного интеллекта для обработки данных и создания систем прогнозирования погоды.
Новая платформа Earth-2 (Земля-2) включает в себя ИИ-модели для формирования более точных двухнедельных прогнозов и краткосрочных сводок на ближайшие шесть часов о штормовых явлениях и других погодных аномалиях. ИИ становится основой новой волны прогнозирования, которая может заменять традиционные прогнозы, долгое время формировавшиеся на основе суперкомпьютеров. Новые модели распознают закономерности в огромных массивах атмосферных данных, а не просто реконструируют физику атмосферы, и уже оказываются точнее классических методов.
Одной из крупнейших публичных компаний в мире принадлежит идея вывести эту технологию на широкий рынок: устранить барьеры на пути внедрения ИИ в экономику. Чипы и вычислительные платформы Nvidia стали одним из основных элементов расходов на создание инфраструктуры для поддержки ИИ-нагрузок.
Моделирование погоды и климата остаётся важной и долгосрочной областью интересов компании из-за больших вычислительных требований. Поставщики энергии и другие чувствительные к погоде отрасли - судоходство, страхование, сельское хозяйство - активно внедряют прогнозирование погоды с помощью ИИ, чтобы поддерживать лидерство в своих секторах.
Nvidia заявляет, что технология Earth-2 упрощает создание индивидуальных прогнозов с использованием её ИИ-моделей, которые по точности конкурируют с моделями государственных метеорологических агентств и с DeepMind от Google. Платформа Earth-2 предлагает новую модель обработки начальных условий - карт температуры, ветра и давления, необходимых для запуска пользовательских прогнозов.
Компания также подчёркивает, что прогнозы, создаваемые её инструментами, можно генерировать независимо, что позволяет государственным учреждениям и бизнесу полностью контролировать этот процесс. ПО имеет открытый исходный код, что означает возможность свободного копирования и адаптации под нужды пользователей.
