Перейти к содержимому
ТехнологииВажное

Nvidia анонсировала AI‑модели Earth‑2, превзошедшие DeepMind в 70 переменных

Nvidia представила линейку моделей прогнозирования погоды Earth‑2, где Medium Range обогнал Google DeepMind GenCast по более чем 70 показателям.

Модели работают на архитектуре Atlas и ускоряют создание прогнозов: вместо многочасовых расчётов на суперкомпьютерах GPU‑обработка выдаёт результаты за несколько минут.

Сигнал: Государственные метеорологические службы и энергетические компании получат возможность внедрять точные прогнозы без дорогостоящих дата‑центров, что ускорит реакцию на экстремальные явления уже в Q4 2024.

Nvidia запустила новые AI‑модели Earth‑2 на конференции American Meteorological Society в Хьюстоне. Medium Range дает лучшую точность, чем Google DeepMind GenCast, по более чем 70 показателям. Модели Nowcasting и Global Data Assimilation позволяют прогнозировать погоду от нескольких часов до глобального охвата.

Что произошло

Модели построены на новой архитектуре Atlas, где вместо сложных физически‑ориентированных схем используют трансформеры. Nowcasting формирует предсказания от 0 до 6 часов, используя спутниковые данные, а Global Data Assimilation собирает сведения с метеостанций и аэростатов, превращая их в «снимки» погоды, которые готовятся за минуты вместо часов.

Почему это важно

Традиционные методы требовали огромных вычислительных ресурсов, поэтому точные прогнозы были доступны лишь крупным странам и корпорациям. Новые решения дают возможность меньшим государствам, финансовым фирмам и энергетическим компаниям работать с мощными инструментами без инвестиций в отдельные суперкомпьютерные кластеры. Сейчас Israel и Taiwan используют модель CorrDiff, а The Weather Company и Total Energies тестируют Nowcasting.

Все материалы