Долгое время прогнозирование погоды было прерогативой государственных агентств с доступом к мощным суперкомпьютерам. Однако сегодня ситуация меняется - компания Nvidia выпустила две открытые модели прогнозирования погоды: Earth-2 Medium Range и Earth-2 Nowcasting.
Майк Притчард, директор Nvidia по климатическому моделированию, подчеркивает важность этого направления. По его словам, экстремальные погодные явления, усиленные изменением климата, влияют на все аспекты современной жизни. Точные прогнозы критически важны для сельского хозяйства, энергетики, авиации и служб экстренного реагирования.
Новые модели Nvidia используют архитектуру трансформеров, которая стала стандартом для современных языковых моделей. Модель Medium Range способна делать точные прогнозы на срок до 15 дней, превосходя существующие решения по более чем 70 погодным параметрам.
Особенно интересна модель Nowcasting, которая создает прогнозы с разрешением в один километр - это очень высокий показатель для современных моделей. Для сравнения, большинство моделей в Европе и Северной Америке работают с разрешением от двух километров и выше.
Важное преимущество новых моделей - их доступность. Для работы Medium Range требуется всего 26 ГБ видеопамяти, а модель Nowcasting может работать всего с 5 ГБ. Это означает, что теперь для создания качественных прогнозов погоды не обязательно иметь доступ к суперкомпьютеру.
Дополнительно Nvidia представила модель Global Data Assimilation, которая значительно ускоряет обработку исходных данных для прогнозирования. Эта модель может за считанные секунды создавать глобальные снимки погоды, используя данные со спутников, радаров, метеозондов и других источников.
Хотя создание собственных прогнозов погоды пока остается сложной задачей для обычных пользователей из-за проблем с получением исходных данных, для компаний с необходимыми ресурсами эти инструменты открывают новые возможности локального прогнозирования без использования суперкомпьютеров.
Смотрите также
-
Alibaba выпустила бесплатную Qwen3.5 - гонка китайских ИИ-моделей набирает обороты
-
Google открыл API для Gemini 3 Deep Think - ИИ для сложных научных задач
-
ИИ для птиц оказался лучше в распознавании китов, чем специализированная модель
-
LLM API — единый доступ к сотням языковых моделей
-
Искусственный интеллект следит за айсбергами от рождения до распада
-
Google создала систему из пяти ИИ-агентов для автоматической генерации научных иллюстраций
-
Марсоход Perseverance впервые проложил маршрут с помощью искусственного интеллекта
-
OpenAI представляет Prism — новый AI-помощник для учёных
-
Google представила Agentic Vision в Gemini 3 Flash: новый подход к анализу изображений
Блог