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.

AIvengo > Новости ИИ > Японский суперкомпьютер предсказывает торнадо в реальном времени
Почитать из последнего
Samsung хотят обойти Apple по ИИ-функциям и вернуть лидерство
В прошлом году Samsung поставила на рынок 400 миллионов мобильных устройств с ассистентом Google Gemini. Этого, видимо, показалось мало. В этом году южнокорейский гигант намерен удвоить количество до 800 миллионов штук. Тэ Мун Ро, один из двух гендиректоров Samsung Electronics, объяснил агентству Reuters это просто. Компания стремится распространить функции ИИ на все устройства и все услуги как можно скорее.
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.