您尚未登录账户
您的企业账号申请正在审核中
英伟达推出预测中尺度天气事件的AI模型StormCast
英伟达公司今天详细介绍了一个名为StormCast的人工智能模型，该模型可以帮助研究人员更准确地预测天气。
StormCast是之前名为CorrDiff的大气预测模型的升级版。英伟达将其后者算法与Earth-2软件套件一起提供给使用其芯片支持研究的气象学家。该套件包括天气预报算法、大气数据管理工具和相关组件。
StormCast所基于的模型CorrDiff，在气象学领域相当于一个放大工具。研究人员可以通过上传一个分辨率为25公里的天气事件数据集来使用它。在这种分辨率下，范围小于25公里的大气现象是不可见的。CorrDiff可以获取原始数据，并将分辨率提高12.5倍，达到两公里。
StormCast通过增加所谓的自回归能力来增强模型的核心功能集。这一升级使人工智能不仅能够研究过去的天气事件，还能预测未来的天气变化。StormCast通过研究历史大气信息，包括英伟达在模型训练数据集中纳入的美国中部地区两年半的气候测量数据，来生成预测。
StormCast的自回归能力使研究人员能够预测未来六小时内的天气。“StormCast能够在每小时3公里的尺度上实现这一点，”英伟达气候模拟研究主管迈克·普理查德在博客文章中详细介绍道。
StormCast旨在预测所谓的中尺度天气事件。这些是大气现象，其水平范围从五公里到数百公里不等。这一类现象包括但不限于突发洪水和强风暴，强风暴能够造成大范围的风害。常规风暴不属于中尺度事件，因为它们影响的区域要小得多。
气象学家通常使用称为对流允许模型（CAM）的算法来预测天气。这些算法通常在超级计算机上运行，并考虑数千个大气参数来生成预测。英伟达表示，StormCast在某些情况下已经显示出比CAM软件更优越的性能。
“尽管还处于起步阶段，但当与降水雷达结合使用时，该模型已经能够提供长达六小时的预测，其准确性比美国国家海洋和大气管理局（NOAA）最先进的3公里操作CAM高出10%左右，”普理查德详细介绍道。
其他公司也在研究如何使用人工智能来改善天气预报。去年11月，谷歌公司详细介绍了GraphCast，这是一种内部开发的神经网络，其预测大气事件的速度比传统算法更快。它已经证明了能够提前10天预测天气，并提供详细的温度和风速估计。
