Nvidia’nın hava durumu yapay zekâsı bulut görüntülerini 2 saat önceden tahmin etti

Nvidia($NVDA), Avrupa’daki kurum ve şirketlerin araştırma ve iş süreçlerinde kullandığı veya denediği hava ve iklim tahmin modelleri Earth-2 örneklerini 21’inde açıkladı. Öne çıkan StormScope-EU demosu, her 10 dakikada güncellenen uydu gözlemlerini kullanarak bulut görüntülerini 2 saate kadar önceden tahmin ediyor.

Nvidia, resmi blogunda AXA, Vaisala Xweather, Manchester Üniversitesi araştırmacıları, TotalEnergies ve Space42’yi örnekler arasında saydı. Ancak çalışmaların aşamaları farklı. Bazı modeller kullanılırken bazıları değerlendirme veya iş birliği duyurusu aşamasında; bu nedenle tüm kurumları ürünü devreye almış gibi nitelemek mümkün değil.

StormScope-EU bulut görüntülerini 2 saat önceden tahmin ediyor

Nvidia, StormScope-EU’yu Avrupa hava ve iklim verileriyle eğitilmiş kısa vadeli bir tahmin modeli olarak tanımladı. Model, Avrupa Meteoroloji Uyduları İşletme Teşkilatı’nın (EUMETSAT) Meteosat uydularından alınan 16 kanallı gözlemleri 10 dakikada bir işleyerek bulutlardaki değişimi tahmin ediyor.

Nvidia ve Earthmover’ın GTC Berlin’de birlikte sunduğu demo; EUMETSAT’ın Meteosat Third Generation uydu verilerini, Nvidia Earth2Studio’yu ve Earthmover’ın veri platformunu bir araya getiriyor. Earthmover, sistemin her 10 dakikada yenilendiğini ve sonraki 2 saate ait uydu görüntülerini tahmin ettiğini belirtti.

Ancak “gerçek zamanlı” çalışma veri erişim koşullarına bağlı. EUMETSAT veri havuzundan ücretsiz sunulan uydu verilerine 1 saatlik ambargo uygulanıyor. Bu kaynak kullanıldığında tahmin, uydu verisinin alınmasından 68 dakika sonra üretiliyor. Earthmover, demoda kullanılan ticari lisans kapsamında gecikmenin 20 dakika olduğunu açıkladı. Gerçek zamanlılık, model performansının yanı sıra verilere erişim koşullarına da bağlı.

Earthmover, yalnızca model çıkarım hızını artırmanın düşük gecikmeli bir tahmin hizmeti kurmaya yetmeyeceğini söyledi. Veri toplama, ön işleme, depolama ve dağıtım adımlarının birlikte optimize edilmesi gerektiğini belirtti. Demo, uzun vadeli iklim tahminlerini veya tüm hava değişkenlerini değil, kısa vadeli uydu görüntüsü tahminini kapsıyor.

Örneklerde çalışma aşamaları farklı

△ AXA, FourCastNet 3 kullanarak geçmiş kayıtların ötesindeki bölgesel siklon riskini 1.000’den fazla simüle edilmiş sezon üzerinden araştırıyor. Nvidia bunu risk değerlendirmesine yönelik bir araştırma örneği olarak sundu; tahmin doğruluğu veya sigorta kayıplarındaki azalmaya ilişkin veri paylaşılmadı.

△ Manchester Üniversitesi araştırmacıları, Earth-2 CorrDiff modelini Birleşik Krallık’taki hava kalitesi modellemesine uyarladı. Model, Isambard-AI süper bilgisayarında eğitildi ve Nvidia DGX Spark sisteminde çalıştırıldı.

△ TotalEnergies, güneş enerjisi üretim tahmini için Earth-2’yi değerlendiriyor. Şirket, StormScope tabanlı kısa vadeli güneş ışınımı tahminini iki güneş enerjisi santralinde test ediyor ve bir saatten kısa aralıklarla hava bilgisi sağlayacak bir model geliştiriyor. Ticari kullanım durumu ve performans sonuçları açıklanmadı.

△ Space42, CorrDiff ve PhysicsNeMo kullanarak tek bir radar görüntüsünden yeryüzü yüksekliğini tahmin etme ve belirsizlik haritası oluşturma araştırmasını tanıttı.

△ Vaisala Xweather, Nvidia ile iş birliğini 21’inde ayrıca duyurdu. İlk kullanım örneğinde StormScope ile Vaisala’nın yıldırım gözlem verilerinin birleştirilerek yıldırım tahminlerinde ön sürenin 1 saatten 3 saate çıkarılması hedefleniyor. Bu, şirketin açıkladığı bir hedef; bağımsız doğrulama sonucu henüz yayımlanmadı.

Açık model sunumunun koşulları

Nvidia, Earth-2’yi açık yapay zekâ modelleri ve araçlarından oluşan bir ürün grubu olarak tanıtıyor. Ancak “açıklık” tüm bileşenler ve kullanım koşulları için aynı anlama gelmiyor; lisansların ve veri erişim şartlarının ayrı ayrı incelenmesi gerekiyor. Uydu verilerinin ücretsiz ve ticari lisanslarda farklı gecikmelerle sunulması buna örnek.

Duyuru, hava tahmininde yapay zekâ ve GPU kullanımına ilişkin örnekler içeriyor. Modeller Nvidia GPU tabanlı hesaplama sistemlerinde çalıştırılıyor; ancak belirli GPU satış adedi, sipariş büyüklüğü veya gelire katkı açıklanmadı. Model doğruluğu, geleneksel sayısal hava tahminine kıyasla üstünlüğü ve afet zararlarını azaltma etkisi hakkında da bilgi verilmedi.

Örneklerin tamamı Nvidia ve iş ortaklarının kendi açıklamalarına dayanıyor. Vaisala Xweather, yıldırım gözlem ağının ve meteoroloji uzmanlığının yapay zekâ modellerini tamamladığını belirtiyor. Şirketin 3 saatlik yıldırım tahmin süresi hedefi ile TotalEnergies’in iki santraldeki değerlendirmesinin sonuçları ilerleyen dönemde takip edilecek.