Downcodes의 편집자는 다음과 같이 보고합니다. NVIDIA는 최근 눈길을 사로잡는 AI 기상 예측 기술인 StormCast 모델을 출시했습니다. 이 모델은 과거 기상 예측 분야에서 큰 도전이었던 수 킬로미터의 놀라운 정확도로 뇌우를 예측할 수 있습니다. StormCast의 등장으로 일기예보의 정확성과 적시성이 크게 향상되어 국민의 생명과 재산의 안전을 더욱 확실하게 보호할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이 기술의 혁신은 생성 모델과 조밀한 대기 상태 시뮬레이션을 결합하여 대기 역학을 보다 정확하게 포착하고 강우 확률 및 뇌우 세포 발달을 효과적으로 예측할 수 있다는 것입니다.
최근 엔비디아 연구팀은 수 킬로미터의 정확도로 뇌우를 예측할 수 있는 AI 모델 '스톰캐스트(StormCast)'를 개발했습니다. 과거에는 이러한 미세한 규모로 대기의 복잡한 역학을 포착하는 것이 매우 어려웠기 때문에 이러한 기술적 혁신은 일기예보 분야에서 큰 의미를 갖습니다.
StormCast 모델은 두 가지 혁신적인 기술을 결합합니다. 연구원들은 가능한 다양한 개발 시나리오를 시뮬레이션하는 생성 모델을 사용했습니다. StormCast는 또한 여러 수직 레이어로 조밀한 대기 상태를 생성하여 예측 정확성과 포괄성을 보장합니다. 이 모델의 작동 원리는 현재 NOAA에서 사용하는 HRRR(고해상도 신속 업데이트) 모델을 모방하여 3km 규모에서 99개의 상태 변수를 예측하고 매시간 업데이트할 수 있으며 특히 최하위 계층의 역학에 중점을 둡니다. 분위기.
테스트에서 StormCast는 HRRR 모델과 유사한 예측 품질을 보여줬으며, 특히 약한 강우, 보통 강우, 폭우의 확률을 예측하는 데 최대 6시간의 정확도를 보였습니다. 이 모델은 또한 뇌우 세포의 발달, 상승 기류, 하강 기류 및 뇌우 아래의 찬 공기의 흐름을 성공적으로 재현했습니다.
StormCast의 중요한 장점은 약간 다른 예측 그룹인 앙상블 예측을 쉽게 생성할 수 있다는 것입니다. 5개의 앙상블 멤버만 사용하는 StormCast는 단일 HRRR 실행보다 성능이 뛰어납니다. 앙상블 예측을 생성하는 것은 전통적인 기상 모델의 경우 계산 집약적인 경우가 많습니다.
물론, 연구팀은 더 많은 훈련 데이터와 더 넓은 영역에 대해 학습해야 하는 미래 모델과 같은 몇 가지 과제가 여전히 있다는 것도 알고 있습니다. 또한 앙상블의 보정도 더욱 향상될 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 연구팀은 이러한 결과가 새로운 차원의 고해상도 AI 지원 날씨 모델을 위한 길을 열어준다고 믿습니다. 이러한 모델은 기상학자가 위험한 뇌우를 보다 정확하고 신속하게 예측하여 손실과 사상자를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 동시에, 이 모델은 지역 기후 예측에 대한 광범위한 응용 가능성도 보여줍니다.
공식 블로그: https://blogs.nvidia.com/blog/stormcast-generative-ai-weather-prediction/
전체적으로 StormCast 모델의 등장은 AI 기술을 활용한 기상 예측 분야에서 큰 진전을 이루었으며, 앞으로도 기술의 지속적인 개선과 발전으로 StormCast가 더욱 정확한 기상 예보를 강력히 뒷받침해 줄 것이라 믿습니다. 그리고 더 많은 사람들에게 혜택을 주세요.