Generatived（Beta）｜生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

台湾の気象学者は、コンピューターで生成された台風のシミュレーションを利用したときに、天気予報技術の大きな進歩を経験しました。この革新的な生成 AI のアプリケーションは、パフォーマンスを向上させると同時に、さまざまな分野のユーザーの総所有コストを削減できることを実証しました。

CorrDiff と呼ばれる生成 AI モデルは、天気と気候の研究用に設計された包括的なスイートのコンポーネントです。CorrDiff は、テキストから画像への変換サービスで使用されるものと同様の拡散モデルを使用して、大気モデルを 25 キロメートルの解像度から 2 キロメートルにまで改良します。このプロセスは、従来の CPU ベースの方法よりも 1,000 倍高速で、3,000 倍少ないエネルギーで実現されます。

コストとエネルギー効率は、CorrDiff のメリットの第一です。毎年再トレーニングし、何千もの予測の統計分析を利用すると、モデルはコストを 50 倍削減し、エネルギー消費を年間 25 倍削減できます。これは大幅な節約につながり、NVIDIA H100 Tensor Core GPU を搭載した単一のシステムを使用することで、経費を約 300 万ドルから約 6 万ドルに削減できます。

このテクノロジの影響はコスト削減だけにとどまりません。予報官は台風の上陸をより正確に予測できるようになり、人命を救う可能性もあります。台湾の国立科学技術防災センターのディレクターである Hongey Chen 氏は、AI で生成されたキロメートル単位の天気予報が台風対策の改善に役立つ可能性を認めています。CorrDiff の導入により、世界中の地域の気象データ センターで大幅なエネルギー節約が実現し、より持続可能なコンピューティング プラクティスに貢献できます。商用予報販売業者も、その迅速な処理とコスト効率に惹かれて CorrDiff の導入を開始しています。ソース：