В 1000 раз быстрее: Nvidia презентовала модели искусственного интеллекта для прогнозирования погоды

Корпорация Nvidia 26 января представила три модели искусственного интеллекта с открытым кодом, предназначенные для более быстрого создания прогнозов погоды. Их презентовали на ежегодной встрече Американского метеорологического общества в Хьюстоне. Компания стремится полностью заменить дорогостоящее и трудоемкое традиционное прогнозирование версиями на основе ИИ, пишет Reuters.

Среди представленных моделей платформы Earth-2 есть система для 15-дневных прогнозов погоды. Также Nvidia показала модель для прогнозирования сильных штормов в США на шесть часов вперед и инструмент для интеграции данных из различных метеорологических датчиков.

Новые модели являются частью более широкой стратегии Nvidia по развитию программного обеспечения с открытым кодом. В компании утверждают, что после обучения такие модели могут соответствовать или превосходить точность классических методов прогнозирования погоды. В то же время они работают значительно быстрее и требуют меньших затрат на эксплуатацию.

ВАС ЗАИНТЕРЕСУЕТ

Nvidia инвестирует млрд в лабораторию разработки лекарств с искусственным интеллектом

Директор по исследованиям климатического моделирования Nvidia Майк Притчард отметил, что одним из ключевых практических применений станет страховая отрасль. По его словам, страховщики заинтересованы в моделировании экстремальных событий, в частности, наводнений и ураганов.

Исторически такие прогнозы были дорогими из-за использования так называемых "ансамблей" — большого количества параллельных сценариев развития погоды. Детальное вычисление каждого сценария занимало много времени и вычислительных ресурсов.

"Напряжение исчезло, потому что после обучения ИИ становится в 1000 раз быстрее. Так что вы можете свободно управлять огромными ансамблями. А страховые компании управляют ансамблями из 10 000 участников", — подытожил Притчард.

На выставке CES 2026 компания Nvidia досрочно представила новую вычислительную платформу Vera Rubin, которая должна превзойти успешное поколение Blackwell. Система объединяет шесть чипов в единый суперкомпьютер, обеспечивая пятикратный рост мощности для обучения моделей и существенную экономию ресурсов.