NVIDIA tạo ra "Trái đất song song" bằng AI để dự báo thời tiết

NVIDIA vừa ra mắt Earth‑2, bộ công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mở hoàn toàn đầu tiên dùng để mô phỏng và dự báo thời tiết, cho phép tái tạo khí quyển Trái Đất như một hệ thống có thể thao tác, dự đoán và cải thiện theo thời gian thực. Với khả năng xử lý nhanh hơn hàng trăm lần so với mô hình vật lý truyền thống, Earth‑2 được mô tả như một “Trái Đất song song” được xây dựng bằng AI.

Hệ thống này bao gồm nhiều mô hình huấn luyện sẵn có thể triển khai trên GPU, giúp giảm chi phí và thời gian xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác dự báo. Trong số đó, Earth‑2 Medium Range dự báo trung hạn tới 15 ngày với hơn 70 biến số thời tiết, vượt hiệu suất nhiều mô hình mở hiện hành. Earth‑2 Nowcasting sử dụng generative AI (AI tạo sinh) để mô phỏng hình ảnh vệ tinh và radar, cho phép cảnh báo mưa lớn, bão cục bộ trong khoảng 0 - 6 giờ với độ phân giải từng kilomet.

ẢNH: NVIDIA

Đáng chú ý là Earth‑2 Global Data Assimilation, mô hình tái tạo điều kiện khí quyển toàn cầu trong vài giây trên GPU, so với hàng giờ trên siêu máy tính. Khi kết hợp cùng các mô hình khác, Earth‑2 hình thành chuỗi xử lý AI mở có kỹ năng dự báo cao nhất theo đánh giá nội bộ của Nvidia.

Các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu vệ tinh, radar và quan sát mặt đất, có thể tinh chỉnh qua framework mã nguồn mở Nvidia PhysicsNeMo. Earth‑2 hiện đã được một số cơ quan triển khai, trong đó Israel Meteorological Service báo cáo giảm 90% thời gian tính toán ở độ phân giải cao khi dùng mô hình CorrDiff, với kết quả dự báo mưa sau bão chính xác hàng đầu.

Earth‑2 hiện có sẵn tại nền tảng mã nguồn mở như GitHub, Hugging Face và Earth2Studio, đánh dấu bước tiến mới trong việc ứng dụng AI cho dự báo thời tiết. Thay vì chỉ mô phỏng khí hậu, NVIDIA đang xây dựng một mô hình Trái Đất số nhằm cải thiện khả năng hiểu và ứng phó với biến động khí quyển toàn cầu.

//Chèn ads giữa bài (runinit = window.runinit || []).push(function () { //Nếu k chạy ads thì return if (typeof _chkPrLink != 'undefined' && _chkPrLink) return; var mutexAds = '<zone id="l2srqb41"></zone>'; var content = $('[data-role="content"]'); if (content.length > 0) { var childNodes = content[0].childNodes; for (i = 0; i < childNodes.length; i++) { var childNode = childNodes[i]; var isPhotoOrVideo = false; if (childNode.nodeName.toLowerCase() == 'div') { // kiem tra xem co la anh khong? var type = $(childNode).attr('class') + ''; if (type.indexOf('VCSortableInPreviewMode') >= 0) { isPhotoOrVideo = true; } } try { if ((i >= childNodes.length / 2 - 1) && (i < childNodes.length / 2) && !isPhotoOrVideo) { if (i <= childNodes.length - 3) { childNode.after(htmlToElement(mutexAds)); arfAsync.push("l2srqb41"); } break; } } catch (e) { } } } }); function htmlToElement(html) { var template = document.createElement('template'); template.innerHTML = html; return template.content.firstChild; } if (window.pageSettings && pageSettings.allow3rd && (typeof window._isAdsHidden === 'undefined' || !window._isAdsHidden)) { if (!laNuocNgoai) { (function (w, q) { w[q] = w[q] || []; w[q].push(["_mgc.load"]); })(window, "_mgq"); } } (function() { if (!(window.pageSettings && pageSettings.allow3rd && (typeof window._isAdsHidden === 'undefined' || !window._isAdsHidden))) return; if (typeof window.laNuocNgoai === 'undefined' || !window.laNuocNgoai) return; // chỉ chạy khi laNuocNgoai true var containerSelector = 'div.detail-cmain'; var root = document.querySelector(containerSelector); if (!root) return; // Thu thập figure + p (p không nằm trong figure) var figures = Array.from(root.querySelectorAll('figure')); var paragraphs = Array.from(root.querySelectorAll('p')).filter(function(p){ return !p.closest('figure'); }); var elements = figures.concat(paragraphs); // NodeList vốn đã theo DOM order => không cần sort if (!elements.length) return; var target = elements[Math.floor(elements.length / 2)]; // giữa bài if (!target || !target.parentNode) return; var newDiv = document.createElement('div'); newDiv.id = 'taboola-mid-article-widget'; target.parentNode.insertBefore(newDiv, target.nextSibling); window._taboola = window._taboola || []; window._taboola.push({ mode: 'thumbnails-4x1', container: 'taboola-mid-article-widget', placement: 'Mid Article Widget', target_type: 'mix' }); })();