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ワシントン大学のデール・デュラン氏は、大気と海洋のデータを統合することで気候と天気の予測を強化する革新的なディープラーニング モデルを発表しました。NVIDIA GTC 2024 のセッションで、デュラン氏は従来の天気予報手法から脱却し、HEALPix グリッドを使用して地球の球形をより正確に表現することで空間精度を向上させる方法について説明しました。

ドリフトを最小限に抑えて信頼性の高い長期予測を作成するように設計されたこのモデルは、NVIDIA の高度なコンピューティング リソースを活用しています。迅速なトレーニングには NVIDIA A100 Tensor Core GPU、シミュレーションに機械学習を組み込むには NVIDIA Modulus、詳細な視覚化には NVIDIA Omniverse を採用しており、これらすべてがより正確で解釈しやすい気候予測に貢献しています。

デュラン氏のプレゼンテーションでは、従来のパラメーター化に頼らずにデータ駆動型の予測を作成できるモデルの機能が強調されました。等面積表現のための HEALPix グリッドの使用とリアルタイムの衛星データの統合は、正確な地球システム モデルを構築するために説明された高度な方法の 1 つです。 NVIDIA の GTC 2024 の一部であるこのセッションは、NVIDIA On-Demand で視聴でき、参加者は業界の専門家による豊富なリソースと洞察にアクセスできます。