यी मोडेलहरूले वायुमण्डलीय अवस्थाहरूको निरन्तर अनुमानहरू प्रदान गर्न उपग्रह, रडार र मौसम स्टेशनहरूबाट उच्च-रिजोल्युसन डेटा एकीकृत गर्दछ। data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
>>>> id=”cd2c02fb-d1e2-4575-bef2-e58e65bd58c0″>पृथ्वी-२ ले अवलोकन डेटा प्रशोधनदेखि विश्वव्यापी र स्थानीय तुफान भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न, पूर्वानुमानको प्रत्येक चरणलाई गति दिन उत्पादनात्मक AI प्रयोग गर्दछ। उच्च-रिजोल्युसन क्षेत्रीय पूर्वानुमानहरूमा महाद्वीपीय भविष्यवाणीहरू, परम्परागत विधिहरू भन्दा 500x छिटो परिणामहरू उत्पादन गर्दछ।
FourCastNet3 ले हावा, तापक्रम, र आर्द्रताको लागि सही पूर्वानुमानहरू प्रदान गर्दछ, परम्परागत ensemble मोडेलहरूलाई उछिनेर, 60x सम्मको लागि युरोपेली मोडेलहरू पनि प्रदान गर्दछ। मध्यम-दायरा मौसम पूर्वानुमान, Microsoft, र Google, प्रयोगकर्ताहरूलाई एउटै फ्रेमवर्क भित्र धेरै दृष्टिकोणहरू संयोजन गर्न सक्षम पार्दै। class=”slice-container newsletter-inbodyContent-slice newsletterForm-articleInbodyContent-9fBRdaaqMsuj5Up3rLBaLE स्लाइस-कन्टेनर-newsletterForm”>
तपाईंको व्यवसाय सफल हुन आवश्यक पर्ने सबै शीर्ष समाचार, राय, सुविधाहरू र मार्गदर्शन प्राप्त गर्न TechRadar Pro न्यूजलेटरमा साइन अप गर्नुहोस्!
Earth-2 ग्लोबल डाटा एसिमिलेशनले GPUs सुपरकम्प्यूटरमा घन्टा भन्दा पनि, डाउनस्ट्रीम
मोडेलमा छिटो अनुसन्धान गर्न सक्षम पार्दै,
मोडलमा द्रुत गतिमा अनुसन्धान। ऊर्जा, र सरकारी क्षेत्रहरूले पहिले नै यी AI उपकरणहरू पूर्वानुमानको शुद्धता सुधार गर्न र कम्प्युटेशनल लागतहरू कम गर्न। data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
इजरायल मौसम विज्ञान सेवाले पहिले नै CorrDiff प्रयोग गर्दछ र दैनिक आठ पटकसम्म उच्च-रिजोल्युसन भविष्यवाणीहरूको लागि Nowcasting प्रयोग गर्ने योजना बनाएको छ।
TotalEnergies, Eni, र GCL जस्ता ऊर्जा कम्पनीहरूले ग्रिड सञ्चालन, छोटो अवधिको जोखिम सचेतना, र फोटोभोल्टेब्यान्डमा
फोटोभोल्टोजिस्टलाई सुधार गर्न Earth-2 को परीक्षण गरिरहेका छन्। ताइवानले सही विश्वव्यापी र स्थानीय पूर्वानुमानहरू डेलिभर गर्न Earth-2 CorrDiff र मध्यम दायरा प्रयोग गर्दछ, र मौसम कम्पनीले अब अल्ट्रा-छोटो-अवधि स्थानीय आँधीबेहरी भविष्यवाणीहरूको लागि Nowcasting को मूल्याङ्कन गरिरहेको छ।
यी AI उपकरणहरूले कम्प्युटेशनल माग घटाउँछन्, केही मोडेलहरूले 90% क्लासिक विधिमा तुलनात्मक समय घटाउने रिपोर्ट गर्दै छन्। data-analytics-id=”inline-link” href=”https://www.techradar.com/news/best-processors” data-url=”https://www.techradar.com/news/best-processors” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise=”https://www.techradar.com/news/best-processors”>CPU क्लस्टरहरू।
हगिङ फेस र GitHub जस्ता प्लेटफर्महरूमा Earth-2 को खुला स्रोत उपलब्धताले अनुसन्धानकर्ताहरू, उद्यमहरू, र स्टार्टअपहरूलाई धेरै स्थानीय परिस्थितिहरूका लागि AI
मोडलको पूर्वसूचनाको लागि फाइन-ट्यून गर्न अनुमति दिन्छ। उपकरणहरू, संस्थाहरूले सम्भाव्य र कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू उत्पन्न गर्न सक्छन् जसले कृषि, ऊर्जा, प्रकोप प्रतिक्रिया, र बीमा जोखिम मूल्याङ्कनमा निर्णयहरू सूचित गर्दछ।
“दार्शनिक रूपमा, वैज्ञानिक रूपमा, यो सादगीमा फर्किएको छ…हामी हातले तयार पारिएको आला र भविष्यको सामान्य ट्रान्सलिङ्ग, ट्रान्सलिआर्कको सरलताबाट टाढा जाँदैछौं। वास्तुकला,” Nvidia मा जलवायु सिमुलेशन निर्देशक माइक प्रिचार्डले भने।
“यसले इकोसिस्टममा सबैले प्रयोग गर्ने आधारभूत बिल्डिंग ब्लकहरू प्रदान गर्दछ — राष्ट्रिय मौसम विज्ञान सेवाहरू, वित्तीय सेवा फर्महरू, ऊर्जा कम्पनीहरू — जो कोही पनि जो मौसम पूर्वानुमान मोडेलहरू निर्माण र परिष्कृत गर्न चाहन्छन्।”
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय। फलो बटनमा क्लिक गर्न निश्चित हुनुहोस्!
र पक्कै पनि तपाईं TikTok मा TechRadar फलो गर्नुहोस् समाचार, समीक्षा, भिडियो फारममा अनबक्सिङका लागि र हामीबाट नियमित अपडेटहरू प्राप्त गर्नुहोस् WhatsApp पनि।
