在飓风季,NVIDIA 发布用于模拟高保真大气动力学的突破性生成式 AI 模型。
导语: NVIDIA 在 AI 技术应用于天气预测领域的最新成果, 不仅是对传统气象预测方法的一次革新, 更是对未来防灾减灾能力的一次重大提升, 展示了 AI 技术在气候模拟领域的无限可能。
在飓风季,NVIDIA 发布用于模拟高保真大气动力学的突破性生成式 AI 模型。
随着飓风、龙卷风等极端天气事件的发生频率和严重程度不断增加, 使用最新技术改善和加速气候研究与预测变得空前重要。
正值大西洋飓风季的高峰期,NVIDIA Research 近日发布了一个用于模拟高保真大气动力学的全新生成式 AI 模型 StormCast。该模型可以在中尺度 (比风暴大但比气旋小的尺度) 上作出可靠的天气预测, 这对于防灾减灾工作至关重要。
NVIDIA 在一篇论文中详细介绍了 StormCast。当下, 极端天气现象正在夺走人们的生命、摧毁人们的家园, 仅在美国每年就造成超过 1500 亿美元的损失, 该模型就是在这样的背景下诞生的。
该模型正是一个例子, 体现了生成式 AI 正在通过推动气候研究和具有可操作性的极端天气预测取得突破性进展, 帮助科学家应对拯救生命和世界这一最严峻的挑战。
NVIDIA Earth-2 是一个集 AI、物理仿真和计算机图形于一身的数字孪生云平台, 能够以前所未有的准确性和速度在全球范围实现天气与气候预测的模拟和可视化。
（在今年 6 月的 COMPUTEX 上，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋发布了通过 Earth-2 提供的 CorrDiff 模型）
例如在台湾地区灾害防救科技中心计划使用CorrDiff (Earth-2 提供的一个 NVIDIA 生成式 AI 模型) 预测台风的精细尺度细节。
CorrDiff 可将模型分辨率从 25 公里提高到 2 公里, 分辨率是以前的 12.5 倍, 单次推理速度比传统的方法快了 1000 倍, 能源效率提高了 3000 倍。
这意味着该中心以前需要花费近 300 万美元购买 CPU 才能完成的救援工作, 现在只需花费约 6 万美元就能在搭载 NVIDIA Hopper Tensor Core GPU 的单个系统上完成。这一成本的大幅降低表明生成式 AI 和加速计算能够有效地提高能效和降低成本。
该中心还计划使用 CorrDiff 预测城市地区的下沉气流。因为当强风以漏斗状向下吹往街道时, 就会损坏建筑物并影响行人。
StormCast 现在为 CorrDiff 增加了每小时自回归预测功能, 这意味着该模型可以根据过去的结果预测未来的结果。
通过聚焦地区影响全球
全球气候研究始于地区层面的研究。
天气和气候变化造成的物理危害在不同地区之间存在显著差异。但由于在中尺度上模拟基本的流体动力学运动需要很高的空间分辨率, 因此在这一层面进行可靠的数值天气预测需要大量计算成本。
过去, 区域天气预报模型 (通常称为对流容许模型, 缩写为 CAM) 迫使研究人员不得不在分辨率、集合规模和可负担性方面作出不同的权衡。
气象学家可以使用 CAM 追踪风暴的演变和结构并监测其对流模式或风暴形成时的构成方式。例如, 龙卷风发生的概率取决于风暴的结构和对流模式。
（使用 NOAA 的地球静止环境观测卫星观察中尺度对流系统，图片来自 NOAA）
CAM 还有助于研究人员了解与天气有关的物理危害对基础设施层面的影响。
例如, 研究人员可以使用全球气候模型模拟为 CAM 提供参考, 帮助它们根据大气、河流含水量的缓慢变化, 预测沿海易受灾地区的山洪暴发。
在较低分辨率下, 在全球数据上训练而成的机器学习模型已能够有效地模拟数值天气预报模型, 来改进严重事件的预警系统。这些机器学习模型的空间分辨率通常为 30 公里左右, 时间分辨率为 6 小时。
如今, 在生成扩散技术的帮助下,StormCast 能够实现 3 公里的空间分辨率和每小时的时间分辨率。
尽管尚处于起步阶段, 但该模型在与降水雷达配合使用时, 已经可以提供最多提前 6 小时的预报, 其准确度比美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 最先进的 3 公里尺度 CAM 高出 10%。
此外,StormCast 的输出结果可显示符合物理学的逼真热量和湿度动态, 并且能够预测 100 多个变量, 例如在多个精细划分的高度层上的温度、水分浓度、风力和降雨雷达反射率值等。这使科学家们首次能够在 AI 天气模拟中确认风暴浮力的真实 3D 演变过程。
NVIDIA 研究人员利用来自美国中部的约三年半 NOAA 气候数据对 StormCast 进行了训练, 并使用 NVIDIA 加速计算加快计算速度。
酝酿更多创新
科学家们已经在探究如何利用该模型的优势。
The Weather Company 创新负责人 Tom Hamill 表示:「由于有序的雷暴和冬季降水会产生巨大的影响, 而且对其作出可信预报的难度极大, 因此制作计算上易处理的风暴尺度集合天气预报是数值天气预报领域所面临的一项艰巨挑战。StormCast 显然是一个能够应对此类挑战的模型。The Weather Company 十分高兴能与 NVIDIA 一起开发、评估并在未来使用这些深度学习预报模型。」
科罗拉多州立大学大气合作研究所机器学习负责人 Imme Ebert-Uphoff 表示:「开发高分辨率天气模型需要使用 AI 算法解决对流问题, 而这是一个艰巨的挑战。NVIDIA 的这项新研究探索了利用 StormCast 等扩散模型实现这一目标的潜力, 这代表着我们朝着未来开发 AI 高分辨率天气预报模型迈出了重要一步。」
这些研究突破不仅实现了达到物理学精度的气候模拟的加速与可视化、创造了地球的数字孪生, 还展现了 NVIDIA Earth-2 如何开启了气候研究的一个全新的重要时代。
NVIDIA Research 在全球拥有数百名科学家和工程师, 专注于气候 AI、计算机图形学、计算机视觉、自动驾驶汽车和机器人等领域的研究。
来源：互联网
