現在米国の大部分を襲っている冬の嵐が起こる前は、一部の地域の天気予報は広範囲に渡っており、降雪量の予測は大きく変動していました。
Nvidia は、新しい Earth-2 気象予測モデルをリリースするのにこれ以上のタイミングはありませんでした。それとも、同社が新しいモデルがどれほど正確であると主張しているかを考えると、おそらく同社は私たちが知らなかったことを知っていたのでしょうか？
新しい AI モデルは、天気予報をより迅速かつ正確に行うことを約束します。 Nvidia は、特に Earth-2 Medium Range という 1 つのモデルが、70 以上の変数にわたって Google DeepMind の AI 気象モデル Zencast よりも優れていると主張しています。 Google が 2024 年 12 月にリリースした Gencast は、最大 15 日先の予測を生成できる既存の気象モデルよりもはるかに正確でした。
Nvidiaは月曜日、ヒューストンで開催された米国気象学会の会合で新しいツールを発表した。
Nvidiaの気候シミュレーション担当ディレクター、マイク・プリチャード氏は会議前の電話で記者団に対し、「哲学的にも科学的にも、これはシンプルさへの回帰だ」と語った。 「私たちは手作りのニッチな AI アーキテクチャから離れ、シンプルでスケーラブルなトランスフォーマー アーキテクチャの未来に傾いています。」
従来、ほとんどの天気予報は、現実世界で観察された物理学のシミュレーションに依存しています。 AI モデルは比較的最近追加されたものです。 Earth-2の中距離モデルはAtlasと呼ばれる新しいNvidiaアーキテクチャに基づいており、同社は月曜日に詳細を発表すると述べた。
Nvidia の Earth-2 スイートには、中距離に加えて、ナウキャスティング モデルとグローバル データ同化モデルが含まれています。
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ナウキャスティングは、0 時間から 6 時間先までの短期予測を行い、気象学者がハリケーンやその他の危険な天候の影響を予測できるようにすることを目的としています。
「このモデルは、地域固有の物理モデル出力ではなく、世界中で利用可能な静止衛星観測に基づいて直接トレーニングされているため、ナウキャスティングのアプローチは、良好な衛星カバレッジがあれば地球上のどこにでも適応できます」とプリチャード氏は述べた。これは、州や小国の政府が、厳しい気象システムが地域にどのような影響を与えるかを理解するのに役立ちます。
グローバル データ同化モデルは、気象観測所や気球などのソースからのデータを使用して、世界中の何千もの場所で気象状況の連続スナップショットを作成します。これらのスナップショットは、予測を行うための気象モデルの起動ポイントとして使用されます。
従来、これらのスナップショットには、予測作業を開始する前に大量のコンピューティング能力が必要でした。 「従来のシーズンの総スーパーコンピューティング負荷の約 50% を消費します。 [forecasting]プリチャード氏は語った。 「このモデルは、スーパーコンピューターでは数時間かかるのではなく、GPU では数分でこれを実行できます。」
3 つの新しいモデルは、粗粒度の予測を使用して迅速な高解像度の予測を生成する CorrDiff と、温度、風、湿度などの個々の気象変数をモデル化する ForecastNet 3 の 2 つの既存のモデルに加わります。
プリチャード氏は、新モデルにより、より多くのユーザーが強力な天気予報ツールにアクセスできるようになると述べた。天気予報ツールはこれまで、高価なスーパーコンピューターに費やす資金がある裕福な国や大企業の管轄だった。
「これは、国家気象サービス、金融サービス会社、エネルギー会社など、天気予報モデルを作成し改良したい人など、エコシステム内のすべての人が使用する基本的な構成要素を提供します」とプリチャード氏は述べた。一部の設備はすでに使用されています。たとえば、イスラエルと台湾の気象学者は Earth-2 Cordif を使用しており、The Weather Company と Total Energies は Nowcasting を評価していると Nvidia は述べています。
プリチャード氏は、「一部のユーザーにとっては、企業の集中天気予報システムに加入することは理にかなっている。しかし、国など他のユーザーにとっては主権が重要だ」と述べた。 「気象は国家安全保障の問題であり、主権と気象は切り離せないものである。」
