NVIDIA anunció en SC24 dos nuevos microservicios NVIDIA NIM que pueden acelerar 500 veces los resultados de simulación de modelado de cambio climático en NVIDIA Earth-2.
Earth-2 es una plataforma de gemelos digitales para simular y visualizar las condiciones meteorológicas y climáticas. Los nuevos microservicios de NIM ofrecen a los proveedores de aplicaciones de tecnología climática capacidades avanzadas impulsadas por IA generativa para ayudar a pronosticar eventos climáticos extremos.
Los microservicios NVIDIA NIM ayudan a acelerar la implementación de modelos básicos mientras mantienen los datos seguros.
Los incidentes climáticos extremos son cada vez más frecuentes, lo que genera preocupaciones sobre la seguridad y la preparación para desastres, y los posibles impactos financieros.
Los desastres naturales fueron responsables de aproximadamente $62 mil millones de pérdidas aseguradas durante la primera mitad de este año. Eso es aproximadamente un 70% más que el promedio de 10 años, según un informe de Bloomberg.
NVIDIA está lanzando los microservicios CorrDiff NIM y FourCastNet NIM para ayudar a las empresas de tecnología meteorológica a desarrollar más rápidamente predicciones de mayor resolución y más precisas. Los microservicios de NIM también ofrecen una eficiencia energética líder en comparación con los sistemas tradicionales.
Nuevos Microservicios CorrDiff NIM para el Modelado de Mayor Resolución
NVIDIA CorrDiff es un modelo de IA generativa para una superresolución a escala kilométrica. Su capacidad para superar los tifones sobre Taiwán se demostró recientemente en el GTC 2024. CorrDiff se entrenó en las simulaciones numéricas del modelo de Investigación y Pronóstico Meteorológico (WRF) para generar patrones climáticos con una resolución 12 veces mayor.
Los pronósticos de alta resolución capaces de visualizarse en la menor cantidad de kilómetros son esenciales para los meteorólogos y las industrias. Los sectores de seguros y reaseguros se basan en datos meteorológicos detallados para evaluar los perfiles de riesgo. Pero lograr este nivel de detalle utilizando modelos tradicionales de predicción numérica del tiempo como WRF o High-Resolution Rapid Refresh suele ser demasiado costoso y requiere demasiado tiempo para ser práctico.
El microservicio CorrDiff NIM es 500 veces más rápido y 10.000 veces más eficiente energéticamente que la predicción meteorológica numérica tradicional de alta resolución mediante CPU. Además, CorrDiff ahora está operando a una escala 300 veces mayor. Es super-resolutivo, o aumenta la resolución de imágenes o videos de menor resolución, para todo Estados Unidos y predice eventos de precipitación, incluyendo nieve, hielo y granizo, con visibilidad en kilómetros.
Habilitación de Grandes Conjuntos de Pronósticos con el Nuevo Microservicio NIM de FourCastNet
No todos los casos de uso requieren pronósticos de alta resolución. Algunas aplicaciones se benefician más de conjuntos más grandes de pronósticos con una resolución más gruesa.
Los modelos numéricos de última generación, como IFS y GFS, están limitados a 50 y 20 conjuntos de pronósticos, respectivamente, debido a restricciones computacionales.
El microservicio FourCastNet DIM, ya disponible, ofrece pronósticos generales globales de mediano plazo. Mediante el uso del estado inicial asimilado de los centros meteorológicos operativos, como el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo o la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, los proveedores pueden generar previsiones para las próximas dos semanas, 5.000 veces más rápido que los modelos meteorológicos numéricos tradicionales.
Esto abre nuevas oportunidades para que los proveedores de tecnología climática estimen los riesgos relacionados con el clima extremo a una escala diferente, lo que les permite predecir la probabilidad de eventos de baja probabilidad que los pipelines computacionales actuales pasan por alto.
Obtenga más información sobre los microservicios NIM de CorrDiff y FourCastNet en ai.nvidia.com.