¿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.

El artículo puede contener imprecisiones y/o errores, consulte la web del fabricante para obtener la principal información.