Karthik Kashinath – NVIDIA 技術博客
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Thu, 03 Apr 2025 06:21:20 +0000
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聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改變全球天氣恢復能力
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/spotlight-tomorrow-io-transforms-global-weather-resilience-with-nvidia-ai/
Wed, 26 Mar 2025 06:16:10 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13425
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從指導日常運營的超本地化預測，到啟發新氣候見解的行星級模型，世界正在進入天氣和氣候適應能力的新前沿。基于空間的觀測結果與 GPU 加速的 AI 相結合，可為全球企業、政府、研究人員和解決方案提供商提供近乎即時且情境豐富的見解。 這也標志著變革性技術的罕見融合同時出現，突破了創新和復合價值的界限。除了加速數據處理之外，這些新技術還為大規模生成和學習大氣數據饋送提供了新的方法，同時預測并提前填補了未來的數據缺口。通過利用真實的觀測數據而非合成替代方案，它們體現了氣候技術的未來，即預測極端天氣、為社區和企業提供可行見解，并最終為整個行業提供加速新形式創新所需的基礎設施。 為了與這種方法保持一致，氣象智能平臺 Tomorrow.io 貢獻了其近乎實時的專有衛星數據，以幫助創建 NVIDIA 數字孿生 用于新一代 AI 模型訓練、推理和增強。
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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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