Earth-2 adalah platform kembar digital untuk mensimulasikan dan memvisualisasikan kondisi cuaca dan iklim. Layanan mikro NIM baru menawarkan penyedia aplikasi teknologi iklim kemampuan berbasis AI generatif canggih untuk membantu meramalkan peristiwa cuaca ekstrem.
Layanan mikro NVIDIA NIM membantu mempercepat penerapan model fondasi sekaligus menjaga keamanan data. Insiden cuaca ekstrem semakin frekuensinya, meningkatkan kekhawatiran atas keselamatan dan kesiapsiagaan bencana, dan kemungkinan dampak keuangan.
Bencana alam bertanggung jawab atas sekitar USD62 miliar kerugian yang diasuransikan selama paruh pertama tahun ini. Itu sekitar 70% lebih banyak dari rata-rata 10 tahun.
NVIDIA merilis layanan mikro CorrDiff NIM dan FourCastNet NIM untuk membantu perusahaan teknologi cuaca lebih cepat mengembangkan prediksi resolusi lebih tinggi dan lebih akurat. Layanan mikro NIM juga memberikan efisiensi energi yang terkemuka dibandingkan dengan sistem tradisional.
Layanan Mikro CorrDiff NIM Baru untuk Pemodelan Resolusi Lebih Tinggi
NVIDIA CorrDiff adalah model AI generatif untuk resolusi super skala kilometer. Kemampuannya untuk mengatasi topan di Taiwan baru-baru ini ditunjukkan di GTC 2024. CorrDiff dilatih pada simulasi numerik model Weather Research and Forecasting (WRF) untuk menghasilkan pola cuaca pada resolusi 12x lebih tinggi.
Prakiraan resolusi tinggi yang mampu memvisualisasikan dalam jarak paling sedikit kilometer sangat penting bagi ahli meteorologi dan industri. Industri asuransi dan reasuransi mengandalkan data cuaca terperinci untuk menilai profil risiko. Namun, mencapai tingkat detail ini menggunakan model prediksi cuaca numerik tradisional seperti WRF atau High-Resolution Rapid Refresh seringkali terlalu mahal dan memakan waktu untuk praktis.
Layanan mikro CorrDiff NIM 500x lebih cepat dan 10.000x lebih hemat energi daripada prediksi cuaca numerik resolusi tinggi tradisional menggunakan CPU. Selain itu, CorrDiff sekarang beroperasi pada skala 300x lebih besar. Ini adalah resolusi super - atau meningkatkan resolusi gambar atau video beresolusi rendah - untuk seluruh Amerika Serikat dan memprediksi peristiwa curah hujan, termasuk salju, es dan hujan es, dengan jarak pandang dalam beberapa kilometer.
Tidak setiap kasus penggunaan memerlukan perkiraan resolusi tinggi. Beberapa aplikasi mendapat manfaat lebih dari kumpulan prakiraan yang lebih besar pada resolusi yang lebih kasar.
Model numerik canggih seperti IFS dan GFS masing-masing dibatasi hingga 50 dan 20 set perkiraan, karena kendala komputasi.
Layanan mikro FourCastNet NIM menawarkan perkiraan kasar global dan menengah. Dengan menggunakan keadaan asimilasi awal dari pusat cuaca operasional seperti Pusat Prakiraan Cuaca Jangka Menengah Eropa atau Administrasi Kelautan dan Atmosfer Nasional, penyedia dapat menghasilkan prakiraan untuk dua minggu ke depan, 5.000x lebih cepat daripada model cuaca numerik tradisional.
Ini membuka peluang baru bagi penyedia teknologi iklim untuk memperkirakan risiko yang terkait dengan cuaca ekstrem pada skala yang berbeda, memungkinkan mereka untuk memprediksi kemungkinan peristiwa probabilitas rendah yang diabaikan oleh pipa komputasi saat ini.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
