CorrDiff – NVIDIA 推出的生成式 AI 模型，專注于全球氣象數(shù)據(jù)

CorrDiff是什么

CorrDiff 是由 NVIDIA 開發(fā)的一種先進的生成式 AI 模型，旨在將低分辨率的全球氣象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高分辨率的數(shù)據(jù)，從而提氣預(yù)測的準確性與效率。該模型采用兩步處理流程：首先利用 UNet 架構(gòu)來預(yù)測大氣變量的條件均值，隨后通過擴散模型對這些預(yù)測結(jié)果進行精細化調(diào)整。與傳統(tǒng)方法相比，CorrDiff 的推理速度提高了 1000 倍，能耗則降低了 3000 倍，使得原本需要大量 CPU 集群的任務(wù)，如今僅需一臺 NVIDIA GPU 即可高效完成。此外，CorrDiff 能夠合成低分辨率數(shù)據(jù)中缺失的高分辨率細節(jié)，為極端天氣的預(yù)測提供了更為準確的信息。

CorrDiff的主要功能

• 高分辨率數(shù)據(jù)生成：CorrDiff 能夠?qū)庀髷?shù)據(jù)的分辨率從 25 公里提升至 2 公里，生成更為精細的氣象信息，特別適用于極端天氣的預(yù)測，如臺風(fēng)等。
• 兩步預(yù)測方法：該模型通過兩步法處理數(shù)據(jù)，第一步利用 UNet 架構(gòu)預(yù)測條件均值，第二步則運用擴散模型對預(yù)測結(jié)果進行校正，從而生成高分辨率的細節(jié)和極端值。
• 高效的計算與節(jié)能：相比傳統(tǒng)方法，CorrDiff 的計算速度提升了 1000 倍，能耗降低了 3000 倍。例如，以前需要龐大 CPU 集群完成的任務(wù)，現(xiàn)在僅需單個 NVIDIA GPU 即可高效實現(xiàn)。
• 支持多種氣象變量：CorrDiff 能夠預(yù)測多種氣象變量，并能合成低分辨率數(shù)據(jù)中缺失的變量，例如雷達反射率，這對于準確判斷降雨的位置與強度至關(guān)重要。
• 確定性和概率性預(yù)測：該模型提供高保真的確定性和概率性預(yù)測，能夠準確恢復(fù)極端的譜和分布。
• 易于部署與擴展：作為 NVIDIA Earth-2 的一部分，CorrDiff 提供標準化的 API 和預(yù)構(gòu)建容器，便于在云平臺、數(shù)據(jù)中心或工作站上快速部署。

CorrDiff的技術(shù)原理

• UNet 預(yù)測：第一步使用 UNet 架構(gòu)，這是一種常用于圖像處理的網(wǎng)絡(luò)，能夠有效提取特征并預(yù)測大氣變量的條件均值。
• 擴散修正：第二步基于擴散模型對預(yù)測結(jié)果進行修正。擴散模型通過在圖像中添加噪聲并逐步去除噪聲的過程，生成高分辨率細節(jié)和極端值，類似于流體力學(xué)中的 Reynolds 分解，能夠有效處理多尺度大氣數(shù)據(jù)。

CorrDiff的項目地址

• 項目官網(wǎng)：https://build.nvidia.com/nvidia/corrdiff/modelcard
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2309.15214

CorrDiff的應(yīng)用場景

• 極端天氣預(yù)測：CorrDiff 能夠?qū)⒌头直媛剩ㄈ?25 公里）的全球天氣數(shù)據(jù)細化至高分辨率（如 2 公里），以更準確地預(yù)測極端天氣現(xiàn)象，如臺風(fēng)、暴雨和颶風(fēng)等。
• 高分辨率天氣預(yù)報：該模型通過生成式學(xué)習(xí)技術(shù)，將粗分辨率輸入數(shù)據(jù)中的細節(jié)補充完整，提供更為精細的天氣預(yù)報結(jié)果。
• 災(zāi)害風(fēng)險評估與應(yīng)對：CorrDiff 生成的高分辨率數(shù)據(jù)可用于評估極端天氣的潛在影響，為城市規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及災(zāi)害應(yīng)對提供重要的決策支持。
• 生成多種氣象變量：CorrDiff 能夠預(yù)測常見的氣象變量，并合成低分辨率數(shù)據(jù)中缺失的變量，如雷達反射率，這對于準確判斷降雨的位置與強度至關(guān)重要。