Przełomowe modele klimatyczne: generatywna AI i nowatorski spherical diffusion przyspieszają prognozy o 25 razy

WarsawNaukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję generatywną do usprawnienia modeli klimatycznych, co znacząco podnosi ich szybkość i efektywność. Zespoły z Seattle i San Diego stworzyły model o nazwie Spherical DYffusion, który jest porównywalny z technologią wykorzystywaną w narzędziach takich jak DallE. Dzięki temu modelowi można prognozować zmiany klimatyczne na 100 lat w zaledwie 25 godzin, podczas gdy wcześniej zajmowało to tygodnie pracy superkomputerów.

Łączenie danych opartych na fizyce z AI jest obiecującą metodą w naukach o klimacie. Chociaż obecne modele są dokładne, wymagają znacznych mocy obliczeniowych i mają ograniczenia czasowe. Model Spherical DYffusion rozwiązuje te problemy, działając płynnie na klastrach GPU zamiast superkomputerów. Dzięki temu więcej osób może mieć dostęp do symulacji klimatycznych i je testować.

Główne korzyści nowego modelu to:

• Prędkość: Umożliwia prognozowanie klimatu 25 razy szybciej niż obecne metody.
• Wydajność: Działa na mniej wymagającym sprzęcie, co zwiększa jego dostępność.
• Dokładność: Utrzymuje podobny poziom precyzji jak najnowocześniejsze modele, jednocześnie obniżając koszty.

Zobacz również:

1 grudnia 2024 · 20:15

Czy rewolucyjny zastrzyk pokona globalne bariery w walce z AIDS?

Szybsze i bardziej przystępne modele klimatyczne mogą mieć szerszy wpływ. Mogą pomóc decydentom w analizowaniu wielu różnych scenariuszy, co jest kluczowe dla planowania. Ta technologia może sprawić, że modelowanie klimatu stanie się dostępne dla mniejszych zespołów badawczych lub organizacji non-profit, które wcześniej nie mogły sobie pozwolić na tak zaawansowane obliczenia.

To wydarzenie wskazuje na znaczącą zmianę w prognozowaniu pogody i klimatu na świecie. Wykorzystanie modeli głębokiego uczenia opartych na danych może przynieść nową wiedzę o długoterminowych wzorcach klimatycznych. Połączenie sztucznej inteligencji z tradycyjną nauką może prowadzić do nowych odkryć, umożliwiając dokładniejsze prognozy pogodowe i lepsze strategie walki ze zmianami klimatycznymi.

Model wykazuje silne zdolności, ale wciąż istnieje przestrzeń na dalsze doskonalenie. Naukowcy pracują nad jego ulepszeniem, dodając elementy takie jak reakcja atmosfery na CO2. Ten ciągły proces ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia precyzji i kompleksowości modelu. W miarę jak AI i nauka o klimacie się rozwijają, mamy lepsze szanse na zrozumienie i rozwiązanie globalnych problemów klimatycznych. Prace badaczy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego oraz Allen Institute for AI pokazują potencjał łączenia różnych dziedzin w celu rozwiązania istotnych problemów.