Японский суперкомпьютер предсказывает торнадо в реальном времени

Post Thumbnail

Компания Fujitsu совместно с Йокогамским национальным университетом объявили о революционном прорыве в области прогнозирования стихийных бедствий. Впервые в мире учёным удалось создать технологию, способную предсказывать появление множественных торнадо, связанных с тайфунами, в режиме реального времени.

Ключом к успеху стало использование оптимизированной технологии крупномасштабной параллельной обработки данных в сочетании с усовершенствованным симулятором погоды Cloud Resolving Storm Simulator (CReSS), разработанным профессором Кадзухисой Цубоки. Симулятор работает на суперкомпьютере Fugaku производства Fujitsu, что позволяет проводить высокоточное моделирование как масштабных тайфунов, так и небольших торнадо одновременно.

Эффективность новой технологии была продемонстрирована на реальном примере: во время симуляции торнадо, сопровождавших тайфун №10 в районе Кюсю в августе 2024 года, время прогнозирования сократилось с более чем 11 часов до впечатляющих 80 минут. Это позволило предсказать появление торнадо за четыре часа до его формирования. Примечательно, что для расчётов было использовано всего 5% вычислительных ресурсов Fugaku, что открывает перспективы для ещё более масштабных и быстрых прогнозов в будущем.

Разработка имеет особое значение для Японии, где около 20% торнадо возникают именно на фоне тайфунов. Несмотря на то, что страна начала выпускать предупреждения о торнадо ещё в 2008 году, их прогнозирование оставалось сложной задачей из-за небольшого масштаба и короткой продолжительности этих природных явлений. До сих пор предупреждения о торнадо имели период действия около одного часа.

Проект стартовал в ноябре 2022 года в рамках программы Fujitsu Small Research Lab и был направлен на решение социальных проблем, связанных с усилением тайфунов на фоне глобального потепления. Учёные планируют выпустить улучшенную версию симулятора CReSS для исследовательского сообщества до конца 2024 финансового года, что должно значительно улучшить прогнозирование экстремальных погодных явлений и усилить меры по снижению ущерба от стихийных бедствий.

Почитать из последнего
Alibaba научила алгоритм видеть рак там, где врачи пропускают
Каменщик 57 лет в Китае пришёл в больницу проверить диабет. Обычный осмотр, ничего особенного. Через 3 дня ему звонит заведующий отделением поджелудочной железы, мол приезжайте срочно. ИИ, который прогнал его КТ-снимок, нашёл опухоль. Оказалось – рак, но на ранней стадии. Вырезали и мужчина выжил. Без этой технологии его бы нашли слишком поздно, когда 5-летняя выживаемость около 10%.
OpenAI к 2028 году увеличит мощности дата-центров в 90 раз
Epoch AI сделал публично доступным трекер крупнейших дата-центров. А человек из твиттера с ником Peter Gostev визуализировал суммарные мощности по месяцам в разрезе компаний, и цифры просто убийственные.
Робот с лазером собрал 20 млн долларов, чтобы выжигать сорняки ярче солнца
Carbon Robotics привлекла 20 миллионов долларов на разработку третьей линейки продуктов. Компания делает роботов, которые выжигают сорняки лазером и работают в 14 странах. А за всем этим стоит большая растительная модель, которую разрабатывали с первых дней.
Шведский подросток бросил школу и теперь работает научным сотрудником в OpenAI
Габриэлю Петерссону 23 года, он бросил школу в глухом шведском городке и никогда не учился в университете. Но прямо сейчас он работает научным сотрудником в OpenAI в команде Sora. И Габриэль рассказал, как у него так получилось.
Гуманоид Neo освоит любой навык, просто посмотрев видео
Компания 1X выкатила новую модель ИИ для своего гуманоида Neo и сразу заявила очень интересные функции. Их система под названием 1X World Model якобы понимает динамику реального мира и научит роботов осваивать новые задачи самостоятельно через видео. Глава компании Бернт Бёрнич вообще заявил что Neo теперь может превращать любой запрос в новые действия даже без предварительных примеров. Звучит как магия правда?