Hôm nay, NVIDIA chính thức công bố loạt mô hình mở Earth-2, bộ mô hình và công cụ tăng tốc hoàn toàn mở đầu tiên trên thế giới dành cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khí tượng.
Ảnh Nivida blog
Theo giới thiệu, Earth-2 cho phép người dùng toàn cầu dễ dàng ứng dụng AI khí tượng trong mọi khâu, từ xử lý dữ liệu quan trắc ban đầu cho đến tạo dự báo thời tiết toàn cầu 15 ngày hoặc dự báo bão cục bộ, với rào cản sử dụng gần như bằng không.
Earth-2 là bộ mô hình và công cụ mở, tăng tốc đầu tiên, hỗ trợ các nhà phát triển tích hợp đa dạng năng lực AI khí tượng và khí hậu, giúp các tổ chức có thể trực tiếp vận hành, tinh chỉnh và triển khai các công nghệ AI khí tượng sẵn sàng cho môi trường sản xuất ngay trên hạ tầng của riêng mình, qua đó hiện thực hóa việc phổ cập công nghệ. Thành tựu mang tính đột phá này sẽ giúp tăng tốc độ dự báo thời tiết, nâng cao độ chính xác, thúc đẩy hợp tác trong ngành và hỗ trợ các nhà khoa học hiểu sâu hơn về trạng thái khí quyển Trái Đất.
Mô hình khí tượng mở Earth-2 mới bao gồm:
Mô hình dự báo trung hạn Earth-2 (Medium Range)
Sử dụng kiến trúc mô hình mới mang tên Atlas, hỗ trợ dự báo trung hạn với độ chính xác cao cho hơn 70 biến khí tượng như nhiệt độ, áp suất, gió, độ ẩm… với thời hạn tối đa lên tới 15 ngày. Trong các bài kiểm tra chuẩn của ngành, mô hình này vượt trội hơn các mô hình mở phổ biến hiện nay ở những chỉ số dự báo được sử dụng nhiều nhất.
Mô hình dự báo ngắn hạn Earth-2 (Nowcasting)
Dựa trên kiến trúc mô hình mới StormScope, sử dụng AI sinh để thực hiện dự báo cấp quốc gia với độ phân giải kilomet, có thể hoàn thành dự báo bão cục bộ và thời tiết thiên tai trong khoảng 0–6 giờ chỉ trong vài phút. Thông qua việc mô phỏng trực tiếp động lực học của bão, đây là giải pháp AI đầu tiên có hiệu năng dự báo lượng mưa ngắn hạn vượt qua các mô hình khí tượng vật lý truyền thống, đồng thời có thể trực tiếp dự báo hình ảnh vệ tinh và radar. (Xem bài nghiên cứu)
Mô hình đồng hóa dữ liệu toàn cầu Earth-2 (Global Data Assimilation)
Sử dụng kiến trúc mô hình mới HealDA, cung cấp điều kiện ban đầu cho dự báo thời tiết — tức ảnh chụp trạng thái khí quyển hiện tại tại hàng nghìn vị trí trên toàn cầu, bao gồm nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm và áp suất. Nhờ GPU, mô hình này có thể tạo điều kiện ban đầu chỉ trong vài giây, trong khi các siêu máy tính truyền thống cần tới hàng giờ. Khi kết hợp với mô hình dự báo trung hạn Earth-2, sẽ hình thành một quy trình dự báo hoàn toàn bằng AI với hiệu năng tối ưu. (Xem bài nghiên cứu)
Các mô hình mới này sẽ cùng với những mô hình khí tượng mở hiện có của NVIDIA Earth-2 tạo thành một hệ sinh thái công nghệ hoàn chỉnh, bao gồm:
Earth-2 CorrDiff
Sử dụng kiến trúc AI sinh CorrDiff, có thể hạ tỷ lệ dữ liệu dự báo quy mô lục địa có độ phân giải thô xuống các trường khí tượng khu vực có độ chính xác cao, cung cấp độ phân giải chi tiết cần thiết cho dự báo cục bộ, với tốc độ nhanh hơn phương pháp truyền thống tới 500 lần.
Earth-2 FourCastNet3
Sở hữu độ chính xác cực cao trong dự báo nhiều biến khí tượng như gió, nhiệt độ, độ ẩm; hiệu năng vượt qua các mô hình tổ hợp truyền thống phổ biến, sánh ngang các mô hình khuếch tán hàng đầu, đồng thời tốc độ dự báo nhanh hơn tới 60 lần.
Ngoài ra, Earth-2 còn tích hợp các mô hình mở từ Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF), Microsoft, Google và các tổ chức khác. Các nhà phát triển có thể sử dụng NVIDIA PhysicsNeMo — một framework Python mã nguồn mở dành cho việc phát triển mô hình AI vật lý quy mô lớn — để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình Earth-2.
Mô hình đồng hóa dữ liệu toàn cầu NVIDIA Earth-2 có khả năng xử lý dữ liệu quan trắc Trái Đất phức tạp từ vệ tinh, khinh khí cầu khí tượng và các trạm khí tượng, sau đó chuyển đổi chúng thành các ước tính trạng thái khí quyển liên tục thông qua AI, tạo nền tảng đáng tin cậy cho các bước dự báo tiếp theo.
Thông tin tham khảo
Ảnh Nivida blog
Earth-2 là bộ mô hình và công cụ mở, tăng tốc đầu tiên, hỗ trợ các nhà phát triển tích hợp đa dạng năng lực AI khí tượng và khí hậu, giúp các tổ chức có thể trực tiếp vận hành, tinh chỉnh và triển khai các công nghệ AI khí tượng sẵn sàng cho môi trường sản xuất ngay trên hạ tầng của riêng mình, qua đó hiện thực hóa việc phổ cập công nghệ. Thành tựu mang tính đột phá này sẽ giúp tăng tốc độ dự báo thời tiết, nâng cao độ chính xác, thúc đẩy hợp tác trong ngành và hỗ trợ các nhà khoa học hiểu sâu hơn về trạng thái khí quyển Trái Đất.
Mô hình dự báo trung hạn Earth-2 (Medium Range)
Sử dụng kiến trúc mô hình mới mang tên Atlas, hỗ trợ dự báo trung hạn với độ chính xác cao cho hơn 70 biến khí tượng như nhiệt độ, áp suất, gió, độ ẩm… với thời hạn tối đa lên tới 15 ngày. Trong các bài kiểm tra chuẩn của ngành, mô hình này vượt trội hơn các mô hình mở phổ biến hiện nay ở những chỉ số dự báo được sử dụng nhiều nhất.
Mô hình dự báo ngắn hạn Earth-2 (Nowcasting)
Dựa trên kiến trúc mô hình mới StormScope, sử dụng AI sinh để thực hiện dự báo cấp quốc gia với độ phân giải kilomet, có thể hoàn thành dự báo bão cục bộ và thời tiết thiên tai trong khoảng 0–6 giờ chỉ trong vài phút. Thông qua việc mô phỏng trực tiếp động lực học của bão, đây là giải pháp AI đầu tiên có hiệu năng dự báo lượng mưa ngắn hạn vượt qua các mô hình khí tượng vật lý truyền thống, đồng thời có thể trực tiếp dự báo hình ảnh vệ tinh và radar. (Xem bài nghiên cứu)
Mô hình đồng hóa dữ liệu toàn cầu Earth-2 (Global Data Assimilation)
Sử dụng kiến trúc mô hình mới HealDA, cung cấp điều kiện ban đầu cho dự báo thời tiết — tức ảnh chụp trạng thái khí quyển hiện tại tại hàng nghìn vị trí trên toàn cầu, bao gồm nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm và áp suất. Nhờ GPU, mô hình này có thể tạo điều kiện ban đầu chỉ trong vài giây, trong khi các siêu máy tính truyền thống cần tới hàng giờ. Khi kết hợp với mô hình dự báo trung hạn Earth-2, sẽ hình thành một quy trình dự báo hoàn toàn bằng AI với hiệu năng tối ưu. (Xem bài nghiên cứu)
Các mô hình mới này sẽ cùng với những mô hình khí tượng mở hiện có của NVIDIA Earth-2 tạo thành một hệ sinh thái công nghệ hoàn chỉnh, bao gồm:
Earth-2 CorrDiff
Sử dụng kiến trúc AI sinh CorrDiff, có thể hạ tỷ lệ dữ liệu dự báo quy mô lục địa có độ phân giải thô xuống các trường khí tượng khu vực có độ chính xác cao, cung cấp độ phân giải chi tiết cần thiết cho dự báo cục bộ, với tốc độ nhanh hơn phương pháp truyền thống tới 500 lần.
Earth-2 FourCastNet3
Sở hữu độ chính xác cực cao trong dự báo nhiều biến khí tượng như gió, nhiệt độ, độ ẩm; hiệu năng vượt qua các mô hình tổ hợp truyền thống phổ biến, sánh ngang các mô hình khuếch tán hàng đầu, đồng thời tốc độ dự báo nhanh hơn tới 60 lần.
Ngoài ra, Earth-2 còn tích hợp các mô hình mở từ Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn châu Âu (ECMWF), Microsoft, Google và các tổ chức khác. Các nhà phát triển có thể sử dụng NVIDIA PhysicsNeMo — một framework Python mã nguồn mở dành cho việc phát triển mô hình AI vật lý quy mô lớn — để huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình Earth-2.
Mô hình đồng hóa dữ liệu toàn cầu NVIDIA Earth-2 có khả năng xử lý dữ liệu quan trắc Trái Đất phức tạp từ vệ tinh, khinh khí cầu khí tượng và các trạm khí tượng, sau đó chuyển đổi chúng thành các ước tính trạng thái khí quyển liên tục thông qua AI, tạo nền tảng đáng tin cậy cho các bước dự báo tiếp theo.
Thông tin tham khảo
NVIDIA Launches Earth-2 Family of Open Models — the World’s First Fully Open, Accelerated Set of Models and Tools for AI Weather
NVIDIA Earth-2 makes weather AI accessible worldwide at every stage — from processing initial observation data to generating 15-day global forecasts or local storm forecasts.
blogs.nvidia.com
BÀI MỚI ĐANG THẢO LUẬN