La plateforme Nvidia Earth-2 reçoit le nouveau modèle d'IA StormCast pour des alertes météorologiques plus nuancées

La plate-forme Earth-2 de Nvidia, qui permet de simuler et de visualiser les conditions météorologiques à l'échelle mondiale, était apparemment suffisamment prometteuse pour intéresser quelques entreprises du secteur de l'émulation/prédiction météorologique au point de signer https://www.weathercompany.com/news/the-weather-company-expands-collaboration-with-nvidia-to-advance-ai-based-weather-forecasting-and-visualization-capabilities/ quelques accords de coopération https://spire.com/blog/weather-climate/ai-weather-modeling-spire-and-nvidia-partnership/ avec Team Green il y a plusieurs mois. Bien qu'il soit difficile d'obtenir des rapports détaillés sur la mesure dans laquelle ces entreprises dépendent désormais du matériel et des logiciels de Nvidia, nous avons la confirmation que le géant dirigé par Huang est toujours intéressé par le maintien de cette suite logicielle spécifique et par l'attribution de nouveaux pouvoirs, ce qui indique que les choses se passent bien.

Le 19 août, la société a annoncé la sortie de StormCast, un ajout à Earth-2 capable de prédire l'avenir sur la base d'événements passés. Le Lawrence Berkeley National Laboratory et l'Université de Washington sont mentionnés en tant que partenaires de recherche/développement. Le communiqué de presse de Nvidia affirme que grâce aux améliorations, Earth-2 fournit désormais de bien meilleures prévisions météorologiques locales (dans un rayon d'environ 30 km), atteignant ainsi un équilibre incroyable entre la résolution, la précision, le temps et le coût de réalisation des prévisions :

... jusqu'à 10 % plus précis que le CAM opérationnel de 3 km de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) des États-Unis

S'il est appliqué correctement, le nouveau modèle d'IA peut contribuer à rendre les systèmes d'alerte précoce pour les événements graves beaucoup plus rapides et précis, ce qui pourrait permettre de sauver des vies et d'économiser de l'argent. Le communiqué de presse cite le National Science and Technology Center for Disaster Reduction de Taïwan comme l'une des premières institutions à utiliser cette nouvelle technologie.