NVIDIA Earth-2 gir bynære klimaprognoser på sekunder
Av AIWatch
NVIDIA lanserer nye AI-verktøy som skal gjøre det raskere å forutsi ekstremvær og utvikle medisiner. Ett av dem er Earth-2, som kan beregne klimarisiko på lokalt nivå mye raskere enn før.
NVIDIA utvider sitt tilbud av AI-verktøy for forskning, med fokus på fagfelt som medisin, materialvitenskap og klimaforskning. Målet er å gjøre avansert AI mer tilgjengelig, slik at forskere kan akselerere utviklingen innenfor disse viktige områdene. Blant de nye verktøyene er NVIDIA Earth-2, en plattform som brukes til å simulere klima og vær. Dette verktøyet gjør det mulig å lage detaljerte lokale værvarsler, noe som tidligere var svært tidkrevende og dyrt å produsere med tradisjonelle metoder. For eksempel har forskere ved University of Manchester brukt Earth-2 til å generere luftkvalitetsprognoser på gatenivå, og har med dette presset dagers beregningstid ned til sekunder for enkelte oppgaver. Et konkret eksempel på nytte for en norsk arbeidsplass kan være et energiselskap som raskere trenger presise prognoser for ekstremvær som kan påvirke infrastruktur, eller en kommune som skal planlegge tiltak mot flom eller skred. Slike lokale, raske prognoser gir bedre grunnlag for beslutninger og risikohåndtering. NVIDIA lanserer også BioNeMo Agent Toolkit for utvikling av legemidler og ALCHEMI for materialvitenskap. BioNeMo skal blant annet hjelpe forskere med å forutsi proteinstrukturer og designe medikamentkandidater ved hjelp av , mens ALCHEMI akselererer for å finne nye materialer, for eksempel til batterier. Dette viser en bred satsning fra NVIDIA på å knytte forskning tettere til praktiske AI-applikasjoner i flere sektorer.
Kilder til denne saken: nvidia.com ↗
AI: Research, språk og faktasjekk.
Relatert
Forskning11. okt.
Ny AI fanger 73 prosent av alvorlige feil i forskningsartikler – fem ganger bedre enn konkurrentene
Forskning10. okt.
Nikon diskvalifiserer vinner for bruk av generativ AI i mikroskopivideo
Forskning10. okt.
Nytt AI-laboratorium vil offentliggjøre hemmelige treningsmetoder
Forskning8. okt.
Ny metode forbedrer usikkerhetsvurdering i AI-agenter