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 sáng tạo giúp tăng cường dự đoán khí hậu và thời tiết bằng cách tích hợp dữ liệu khí quyển và đại dương. Trong phiên họp của mình tại NVIDIA GTC 2024, Duran đã mô tả cách ông thoát khỏi các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống và cải thiện độ chính xác không gian bằng cách sử dụng lưới HEALPix để biểu diễn chính xác hơn hình dạng hình cầu của Trái đất.

Được thiết kế để giảm thiểu sự trôi dạt và tạo ra các dự báo dài hạn đáng tin cậy, mô hình này tận dụng các tài nguyên điện toán tiên tiến của NVIDIA: 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 tạo ra các dự đoán khí hậu chính xác hơn và dễ diễn giải hơn.

Bài thuyết trình của Duran đã nêu bật khả năng của mô hình trong việc tạo ra các dự báo 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 họp này, là một phần của GTC 2024 của NVIDIA, sẽ có trên NVIDIA On-Demand, giúp người tham dự có thể tiếp cận nhiều nguồn tài nguyên và hiểu biết sâu sắc từ các chuyên gia trong ngành.