Nvidia представляет новые модели прогнозирования погоды перед зимним штормом в США

С приближением зимнего шторма, охватывающего значительную часть США, прогнозы погоды для разных регионов стали противоречивыми, а уровень осадков неясным. В этот момент Nvidia анонсировала свои новейшие модели прогнозирования погоды под названием Earth-2, которые, по словам компании, отличаются высокой точностью. Возможно, это не случайное совпадение, и Nvidia знала, что готовится к буре. Новые ИИ-модели разработаны для улучшения скорости и точности прогнозирования.

Одной из ключевых моделей является Earth-2 Medium Range, которая, как утверждает Nvidia, превосходит аналогичную модель от Google DeepMind, GenCast, по более чем 70 параметрам. GenCast, запущенная в декабре 2024 года, уже значительно опережала традиционные модели, которые могут давать прогнозы до 15 дней вперёд. Анонс новых инструментов состоялся 26 января 2026 года на встрече Американского метеорологического общества в Хьюстоне.

Майк Притчард, директор по климатическому моделированию в Nvidia, отметил, что компания возвращается к более простым и масштабируемым архитектурам, отходя от сложных ИИ-структур. Традиционно метеорологические прогнозы основывались на физических симуляциях, тогда как ИИ-модели являются относительно новым направлением. Модель Earth-2 Medium Range разработана на базе новой архитектуры Nvidia, известной как Atlas, о которой будут предоставлены дополнительные сведения.

Кроме Medium Range, в набор Earth-2 входят модели Nowcasting и Global Data Assimilation. Nowcasting позволяет создавать краткосрочные прогнозы на период от нуля до шести часов, что особенно важно для оценивания последствий штормов и других неблагоприятных погодных явлений. Притчард объяснил, что эта модель использует данные с геостационарных спутников, что делает её адаптивной для любой точки мира с хорошим спутниковым покрытием. Это поможет странам и регионам лучше понимать, как экстремальные погодные условия могут повлиять на их территории.

Модель Global Data Assimilation собирает данные с метеостанций и зондов для создания непрерывных снимков погоды в тысячах локализаций по всему миру. Эти данные служат основой для прогнозов, однако традиционно их создание требовало значительных вычислительных мощностей. Притчард добавил, что новая модель может выполнять эту задачу за считанные минуты на GPU, в отличие от часов, необходимых на суперкомпьютерах.

К новым моделям присоединяются уже существующие: CorrDiff и FourCastNet 3, которые обеспечивают высокое разрешение прогнозов и моделируют отдельные погодные переменные, такие как температура и влажность. Притчард подчеркнул, что новые инструменты должны сделать прогнозирование доступным для более широкого круга пользователей, включая национальные метеорологические службы и компании из разных сфер.

Некоторые из новых моделей уже используются, например, в Израиле и на Тайване. Притчард также отметил важность суверенитета для стран, поскольку погода является вопросом национальной безопасности.

Читайте также: