NVIDIA ha presentado ClimSim-Online, una plataforma que permite desarrollar y ejecutar modelos climáticos híbridos basados en física e inteligencia artificial (IA) de forma reproducible y accesible. Esta solución, parte del proyecto Earth-2, busca democratizar la simulación climática de alta fidelidad, tradicionalmente limitada por los altos costos computacionales.
¿Qué problema resuelve?
Los modelos climáticos convencionales no pueden simular con precisión fenómenos a pequeña escala como tormentas o nubes tropicales debido a limitaciones computacionales. Para ello se usan modelos de resolución de nubes (CRM), pero son tan costosos que no se emplean en proyecciones globales a largo plazo.
La solución: IA que emula física compleja
- ClimSim-Online utiliza el dataset ClimSim, generado por el simulador E3SM-MMF con más de 5.7 mil millones de muestras
- Entrena modelos de IA para reemplazar los CRMs embebidos, que consumen hasta 95 % del coste computacional
- Permite ejecutar simulaciones híbridas en estaciones locales, clusters HPC o nubes, con solo un archivo TorchScript
Avance técnico: simulaciones estables por años
- NVIDIA logró simulaciones híbridas estables de más de 5 años usando redes U-Net entrenadas con PhysicsNeMo
- Se incorporaron restricciones microfísicas en la arquitectura neuronal para evitar errores como nubes de hielo irreales
- Se alcanzaron errores mínimos en temperatura y humedad, con sesgos inferiores a 2 °C y 1 g/kg respectivamente
Accesibilidad y colaboración
- Todo el flujo de trabajo está contenedorizado, con librerías y dependencias preinstaladas
- Disponible en el repositorio de ClimSim-Online, con herramientas para diagnóstico y evaluación
- Inspiró una competencia global en Kaggle con más de 460 equipos desarrollando soluciones IA para simulación climática
ClimSim-Online representa un salto cualitativo en la simulación climática, al permitir modelos híbridos precisos, estables y accesibles. NVIDIA abre la puerta a una nueva era de colaboración entre científicos del clima e investigadores en IA, con el potencial de mejorar la predicción y respuesta ante el cambio climático.
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