Nvidia компаниясы ауа райын болжауға арналған Earth-2 деп аталатын жасанды интеллект (ЖИ) модельдерінің жаңа топтамасын таныстырды, деп хабарлайды El.kz интернет порталы.
Компанияның мәлімдеуінше, бұл жүйелер дәстүрлі әдістермен салыстырғанда әлдеқайда жылдам әрі дәл болжам жасауға мүмкіндік береді.
Жаңа өнімнің тұсаукесері 2026 жылғы 26 қаңтарда АҚШ-тың Хьюстон қаласында өткен Америкалық метеорологиялық қоғамның жиынында өтті.
Earth-2 қандай модельдерден тұрады?
Earth-2 платформасы үш негізгі ЖИ моделін қамтиды.
Бірінші модель – Earth-2 Medium Range. Ол 15 күнге дейінгі орта мерзімді ауа райы болжамдарын жасауға арналған. Nvidia бұл модельдің дәлдігі Google DeepMind әзірлеген GenCast жүйесінен 70-тен астам көрсеткіш бойынша жоғары екенін хабарлады.
Екінші модель – Nowcasting. Бұл жүйе бірнеше минуттан алты сағатқа дейінгі қысқа мерзімді болжам жасайды. Модель геостационарлық спутниктердің деректерін пайдаланады, сондықтан тұрақты спутниктік қамтуы бар кез келген өңірде қолдануға болады.
Үшінші модель – деректерді жаһандық ассимиляциялау жүйесі. Ол метеостанциялардан, аэростаттардан және өзге де көздерден алынған ақпаратты біріктіреді. Осы деректер негізінде әлем бойынша ауа райы болжамдарының бастапқы шарттары қалыптастырылады.
Nvidia деректерді ассимиляциялау процесі ЖИ көмегімен графикалық процессорларда бірнеше минутта орындалатынын атап өтті. Ал дәстүрлі жүйелерде бұл кезең сағаттарға созылып, суперкомпьютердің есептеу қуатының жартысына жуығын талап етеді.
Бұрынғы жобалардың жалғасы
Earth-2 платформасы Nvidia-ның бұрыннан белгілі шешімдерін біріктіреді. Олардың қатарында болжамдардың кеңістіктік айқындығын арттыратын CorrDiff және температура, жел мен ылғалдылықты модельдеуге арналған FourCastNet 3 жүйелері бар.
Компанияның мәліметінше, Earth-2 құралдары қазірдің өзінде қолданыстан өтіп жатыр. Атап айтқанда, оларды Израиль мен Тайвань метеорологтары пайдалана бастаған. Nvidia бұл платформаны ашық жүйе ретінде таратуды көздейді. Мұның мақсаты – ұлттық метеоқызметтерге, бизнеске және жеке суперкомпьютері жоқ елдерге заманауи ауа райын болжау технологияларын қолжетімді ету.
Ауа райын болжаудың дәстүрлі тәсілдері физикалық заңдарға негізделген сандық модельдерге сүйенеді. Олар спутниктерден, метеостанциялардан және басқа да көздерден жиналған деректерді өңдеу үшін аса қуатты суперкомпьютерлерді және көп уақытты қажет етеді.
Соңғы жылдары метеорологияда тарихи деректер арқылы үйретілген жасанды интеллект модельдері кең тарала бастады. Олар болжамды әлдеқайда жылдам жасап, кей жағдайда дәстүрлі әдістерден де дәл нәтиже көрсетуде. Осындай серпінді жобалардың бірі – Google DeepMind әзірлеген GenCast моделі.
Nvidia үшін бұл саладағы алғашқы қадам емес. Компания 2021 жылдан бері FourCastNet жобасын дамытып келеді. Ол ондаған жыл бойы жиналған жаһандық метеодеректер негізінде үйретіліп, температураны, желді, қысымды және ылғалдылықты жеті күнге дейін бірнеше минутта болжай алады. Дәл осы модель Earth-2 платформасының іргетасына айналды.
Әсері қандай?
Сарапшылардың пікірінше, Earth-2 жүйесінің енгізілуі бірқатар маңызды өзгеріске жол ашуы мүмкін.
Біріншіден, суперкомпьютері жоқ елдер үшін нақты ауа райы болжамы қолжетімді бола түседі. ЖИ модельдері классикалық жүйелерге қарағанда әлдеқайда аз есептеу ресурсын талап етеді.
Екіншіден, қауіпті ауа райы туралы ескертулердің жылдамдығы артады. Қысқа мерзімді модельдер болжамды минут сайын жаңартып, дауыл, нөсер немесе аптап ыстық кезінде әрекет етуге қосымша уақыт береді.
Үшіншіден, дәстүрлі физикалық модельдердің рөлі өзгеруі мүмкін. Болашақта олар негізгі есептеу құралы емес, тек тексеру мен сирек сценарийлерді талдауға арналған құрал ретінде қолданылуы ықтимал. Бұл метеоорталықтардың жұмыс құрылымына және есептеу ресурстарын бөлу тәсіліне әсер етуі мүмкін.