Boris Bonev – NVIDIA 技術博客
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Fri, 13 Dec 2024 10:02:20 +0000
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借助 NVIDIA Earth-2 推進太陽輻射預測
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-solar-irradiance-prediction-with-nvidia-earth-2/
Thu, 12 Dec 2024 09:41:08 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12328
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隨著全球電力需求持續上升，傳統能源的可持續性與日俱增。能源提供商面臨的壓力是，減少對礦物燃料的依賴，同時確保電網供應充足且穩定。在這種背景下，太陽能已成為一種重要的可再生能源，是最豐富的清潔能源之一。然而，有效利用太陽能 需要精確可靠地預測表面太陽能輻射 （Surface Solar Irradiance，SSI）。 準確的 SSI 預測使運營商能夠預測太陽能的可用性，幫助同步發電與消費需求，尤其是在高需求時期。傳統的太陽輻射預測方法，例如具有輻射遷移的數值天氣預報 (NWP) 模型，運行成本高昂，并且需要數小時才能生成預測。Nowcast 模型 (例如基于光流的模型) 速度更快，但由于依賴于實時測量結果，因此無法提供遠程自適應預報。 NVIDIA 與蘇黎世聯邦理工學院大氣和氣候科學研究所合作開發了一種新的 SSI 模型。該方法通過結合 NWP 和 AI 的進步來改進 SSI…
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用球面傅立葉神經算子模擬地球大氣層
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/modeling-earths-atmosphere-with-spherical-fourier-neural-operators/
Thu, 27 Jul 2023 03:14:41 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7502
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基于機器學習的天氣預測已經成為傳統數值天氣預測（NWP）模型的有力補充。例如，NVIDIA FourCastNet已經證明，生成天氣預報的計算時間可以從幾個小時縮短到幾秒鐘，這對當前基于NWP的工作流程帶來了重大改進。 傳統方法通常根據第一性原理制定，并需要時間步限制以保證基礎數值方法的準確性。而基于 ML 的方法沒有這樣的限制，其統一的內存訪問模式非常適合 GPU。 然而，這些方法純粹是數據驅動的，你可能會問： 在這篇文章中，我們討論了球面傅立葉神經算子（SFNO）、球面上的物理系統、對稱性的重要性，以及如何使用SFNO的實現和球面諧波變換（SHT）。如果你想了解更多關于這個數學主題的信息，請參閱 ICML 論文，Spherical Fourier Neural Operators: Learning Stable Dynamics on the Sphere。
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