NVIDIA Earth-2 ने यूरोपीय मौसम और जलवायु डेटा पर प्रशिक्षित एक क्षेत्रीय पूर्वानुमान मॉडल जोड़ा है, जिससे स्थानीयकृत भविष्यवाणी के लिए इसके ओपन AI टूल का दायरा बढ़ा है। 22 अक्टूबर की एक रिपोर्ट में NVIDIA ने StormScope EU के साथ-साथ बीमा कंपनियों, ऊर्जा कंपनियों और शोधकर्ताओं के उन प्रयासों का विवरण दिया, जिनमें Earth-2 मॉडलों को विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा रहा है। इनके अनुप्रयोग चक्रवात जोखिम के अध्ययन से लेकर सौर ऊर्जा पूर्वानुमान तक हैं।
मुख्य बातें
- StormScope EU, EUMETSAT के उपग्रह अवलोकनों का उपयोग करते हुए, 10 मिनट के अंतराल पर 16 Meteosat चैनलों में बदलती बादल स्थितियों का पूर्वानुमान करता है।
- AXA 1,000 से अधिक सिम्युलेटेड मौसमों में चक्रवात जोखिम का अध्ययन कर रहा है, जबकि TotalEnergies दो फोटोवोल्टिक साइटों पर सौर विकिरण के पूर्वानुमानों का मूल्यांकन कर रही है।
- अन्य परियोजनाएं बिजली गिरने की जानकारी पर आधारित चेतावनियों, U.K. के वायु-गुणवत्ता मॉडलिंग और रडार इमेजरी से सतह की ऊंचाई के अनुमान के लिए Earth-2 मॉडलों को अनुकूलित कर रही हैं।
विषय-सूची
- NVIDIA Earth-2 ने यूरोपीय पूर्वानुमान पाइपलाइन जोड़ी
- बीमा और ऊर्जा परियोजनाएं विशिष्ट निर्णयों पर केंद्रित
- शोधकर्ता मॉडलों का उपयोग मौसम से आगे बढ़ा रहे हैं
- निष्कर्ष
NVIDIA Earth-2 ने यूरोपीय पूर्वानुमान पाइपलाइन जोड़ी
नया StormScope EU मॉडल अल्पकालिक क्षेत्रीय पूर्वानुमान के लिए बनाया गया है। GTC Berlin में NVIDIA इसे Earthmover के साथ विकसित एक इंटरैक्टिव प्रदर्शन के माध्यम से पेश कर रहा है। यह आने वाले उपग्रह अवलोकनों को पूर्वानुमानों से जोड़ता है, जिन्हें आगंतुक मानचित्र पर देख सकते हैं।
यह पाइपलाइन पूर्वानुमान चलाने के लिए Earth2Studio और परिणामों के प्रबंधन तथा उपलब्ध कराने के लिए Earthmover के प्लेटफॉर्म का उपयोग करती है। नए उपग्रह अवलोकन हर 10 मिनट में मिलने पर अपडेट जारी होते हैं। Earthmover परिणामों को मैप टाइल के रूप में उपलब्ध कराता है, जिससे उपयोगकर्ता पूरा डेटासेट डाउनलोड किए बिना यूरोप भर के पूर्वानुमानों की जांच कर सकते हैं।
NVIDIA का व्यापक दृष्टिकोण डेवलपरों को अलग-अलग कार्यों के लिए मॉडलों को संयोजित करने देता है: StormScope अल्पकालिक पूर्वानुमान संभालता है, जबकि CorrDiff मोटे रिज़ॉल्यूशन वाले मौसम डेटा में स्थानीय विवरण जोड़ता है। ओपन-सोर्स PhysicsNeMo फ्रेमवर्क संगठनों के अपने डेटा और विशेषज्ञता के साथ प्रशिक्षण तथा अनुकूलन के लिए टूल प्रदान करता है।
बीमा और ऊर्जा परियोजनाएं विशिष्ट निर्णयों पर केंद्रित
AXA ऐतिहासिक रिकॉर्ड से आगे के क्षेत्रीय चक्रवात जोखिम का आकलन करने के लिए Earth-2 के FourCastNet 3 का उपयोग कर रही है। इसका काम 1,000 से अधिक सिम्युलेटेड मौसमों तक फैला है। NVIDIA के अनुसार, इससे ऐसी जानकारी मिलती है जो जोखिम आकलन में मदद कर सकती है और ग्राहकों को रोकथाम के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित करने में सहायता दे सकती है।
TotalEnergies का काम अभी खोजपरक चरण में है। कंपनी दो फोटोवोल्टिक साइटों पर StormScope-आधारित सौर विकिरण के तात्कालिक पूर्वानुमानों का मूल्यांकन कर रही है और ऐसे मॉडल विकसित कर रही है जिनका उद्देश्य एक घंटे से कम के अंतराल पर मौसम संबंधी जानकारी देना है। यह परियोजना जांच रही है कि क्या अधिक विस्तृत पूर्वानुमान सौर ऊर्जा उत्पादन में बदलाव का अनुमान लगाने में मदद कर सकते हैं।
Vaisala Xweather अपने मौसम-सूचना प्लेटफॉर्म के लिए Earth-2 को मालिकाना अवलोकनों, बिजली गिरने के डेटा और पूर्वानुमान विशेषज्ञता के साथ जोड़ रही है। इसके काम में अल्पकालिक पूर्वानुमान की अग्रिम अवधि बेहतर करने और सॉफ्टवेयर-एज़-ए-सर्विस उत्पादों तथा AI असिस्टेंट इंटीग्रेशन के माध्यम से चेतावनियां उपलब्ध कराने के लिए बिजली गिरने के डेटा के साथ StormScope को अनुकूलित करना शामिल है।
शोधकर्ता मॉडलों का उपयोग मौसम से आगे बढ़ा रहे हैं
University of Manchester के शोधकर्ताओं ने U.K. में वायु-गुणवत्ता मॉडलिंग के लिए CorrDiff को अनुकूलित किया। उन्होंने NVIDIA-संचालित Isambard-AI सुपरकंप्यूटर पर मॉडल को प्रशिक्षित किया और NVIDIA DGX Spark सिस्टम पर स्थानीय रूप से चलाया। इससे राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग अवसंरचना और डेस्कटॉप हार्डवेयर, दोनों को शामिल करने वाला कार्यप्रवाह प्रदर्शित हुआ।
Space42 ने CorrDiff और PhysicsNeMo का उपयोग करके SARDiff4Height विकसित किया। यह शोध एक ही रडार छवि से सतह की ऊंचाई का अनुमान लगाता है और अनिश्चितता के मानचित्र भी तैयार करता है, जो दर्शाते हैं कि विश्लेषकों को किन अनुमानों की अधिक बारीकी से जांच करने की आवश्यकता हो सकती है।
निष्कर्ष
StormScope EU, Earth-2 में यूरोप-केंद्रित पूर्वानुमान का एक विकल्प जोड़ता है। इससे जुड़ी परियोजनाएं दिखाती हैं कि संगठन मॉडलों को विशिष्ट जोखिमों और पर्यावरण संबंधी प्रश्नों के अनुसार कैसे अनुकूलित कर रहे हैं, जबकि कई अनुप्रयोगों का मूल्यांकन या विकास अभी जारी है।
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