Chama-se Earth-2 e é um gémeo digital do clima da Terra criado pela Nvidia para ajudar na luta contra as alterações climáticas. De acordo com a empresa, este sistema permitirá melhorar as previsões sobre fenómenos climáticos e ganhar um melhor entendimento das mudanças que podem surgir no futuro.
A Nvidia explica que este gémeo digital combina um vasto leque de dados oriundos de empresas e entidades na indústria da tecnologia climática. As suas APIs na Cloud permitirão gerar simulações interativas, de alta resolução e baseadas em IA: da atmosfera do nosso planeta a fenómenos extremos como ciclones.
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Através das suas interfaces, o Earth-2 permitirá aceder a previsões atualizadas em segundos, ao contrário dos modelos mais tradicionais, que podem demorar vários minutos ou horas.
Como realça Jensen Huang, CEO da Nvidia, os desastres climáticos são cada vez mais frequentes, ao ponto de já se terem tornado algo “normal”, entre secas, furacões e inundações com consequências catastróficas.
Nas suas palavras, as APIs na Cloud do Earth-2, que usam um novo modelo de IA generativa chamado CorrDiff, poderão ter um papel importante na preparação para eventos climáticos moderados e extremos.
Veja o modelo CorrDiff da Nvidia em ação
A Nvidia afirma que o CorrDiff é capaz de gerar imagens com uma resolução que é 12,5 vezes superior à dos atuais modelos, sendo também 1.000 vezes mais rápido e 3.000 vezes mais eficiente a nível energético. Outro dos elementos centrais do Earth-2 é a plataforma de computação Ommniverse, indica a tecnológica.
Existem já várias entidades e empresas que planeiam fazer uso das APIs do Earth-2, incluindo a Administração Meteorológica de Taiwan, a norte-americana The Weather Company, a Spire ou a Meteomatics. Nessa lista incluem-se ainda várias startups, como a Tomorrow.io, north.io e ClimaSens.
Todos os interessados em ver o Earth-2 em ação podem fazê-lo através da demo disponibilizada pela Nvidia, compatível com as mais recentes versões do Chrome e Edge.
Recorde-se que, a par da Nvidia, a Google está também a encontrar novas formas de tornar as previsões de fenómenos climáticos extremos mais exatas.
Os investigadores da empresa demonstraram num recém-publicado estudo como a tecnologia de Machine Learning pode melhorar significativamente as previsões de inundações a nível global, mesmo em países onde a quantidade de dados sobre este fenómeno é mais escassa.
Através desta tecnologia foi possível disponibilizar informação mais exata sobre inundações em zonas ribeirinhas, incluindo previsões com até sete dias de antecedência. A precisão das previsões mais imediatas foi também melhorada de zero para cinco dias.
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