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
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.