Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Dale Duran của Đại học Washington đã trình bày một mô hình học sâu cải tiến giúp nâng cao khả năng dự đoán khí hậu và thời tiết bằng cách tích hợp dữ liệu khí quyển và đại dương. Trong một phiên họp tại NVIDIA GTC 2024, Duran đã thảo luận về cách loại bỏ các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống và sử dụng lưới HEALPix để cải thiện độ chính xác về không gian bằng cách thể hiện chính xác hơn hình dạng hình cầu của Trái đất.

Được thiết kế để giảm thiểu độ lệch và tạo ra các dự đoán dài hạn đáng tin cậy, mô hình này tận dụng các tài nguyên điện toán tiên tiến của NVIDIA. Chúng tôi sử dụng GPU NVIDIA A100 Tensor Core để đào tạo nhanh, NVIDIA Modulus để kết hợp máy học vào mô phỏng và NVIDIA Omniverse để trực quan hóa chi tiết, tất cả đều góp phần giúp tôi dự đoán khí hậu chính xác hơn và dễ hiểu hơn.

Bài thuyết trình của Duran nêu bật khả năng của mô hình trong việc đưa ra các dự đoán dựa trên dữ liệu mà không cần dựa vào tham số hóa truyền thống. Việc sử dụng lưới HEALPix để biểu diễn diện tích bằng nhau và tích hợp dữ liệu vệ tinh thời gian thực là một trong những phương pháp tiên tiến được mô tả để xây dựng các mô hình hệ thống Trái đất chính xác. Phiên này, một phần của GTC 2024 của NVIDIA, sẽ có trên NVIDIA Theo yêu cầu, giúp người tham dự có quyền truy cập vào vô số tài nguyên và thông tin chuyên sâu từ các chuyên gia trong ngành.