NVIDIA ha anunciado el desarrollo de su último sistema de predicción meteorológica global, FourCastNet3 (FCN3). Este innovador sistema destaca por su habilidad probabilística, eficiencia computacional, fidelidad espectral, calibración de conjuntos y estabilidad en escalas de tiempo subseasonales. FCN3 no solo iguala la precisión de modelos de aprendizaje automático de vanguardia como GenCast, sino que también supera a los sistemas tradicionales de predicción numérica del tiempo, como IFS-ENS.
El sistema FCN3 permite realizar pronósticos a mediano plazo con un enfoque inédito en las predicciones globales. Una simulación de 60 días con una resolución de 0.25° y temporalidad de 6 horas se realiza en menos de cuatro minutos en una sola NVIDIA H100 Tensor Core GPU. Esto implica un aumento de velocidad de 8 veces en comparación con GenCast y 60 veces en comparación con IFS-ENS.
Un avance significativo de FCN3 es su arquitectura, que emplea un operador neuronal completamente convolucional y esférico. A diferencia de sus predecesores, el sistema utiliza convoluciones esféricas locales junto a convoluciones espectrales, lo que le permite procesar fenómenos atmosféricos localizados con gran eficiencia computacional. La implementación personalizada en NVIDIA CUDA asegura que este proceso sea muy eficiente, maximizando el uso del hardware.
FCN3 destaca por su capacidad de introducir estocasticidad en cada paso predictivo mediante un modelo de Markov oculto. Este enfoque permite la generación eficiente de miembros de conjuntos en un solo paso, lo cual representa una ventaja frente a los modelos basados en difusión. Con un enfoque en la correlación espacial correcta en los procesos estocásticos atmosféricos subyacentes, FCN3 es capaz de preservar firmas espectrales atmosféricas reales en todas las escalas.
El modelado paralelo, inspirado en la descomposición de dominio en la modelación numérica del clima, ha permitido a FCN3 escalar eficazmente, utilizando hasta 1,024 GPUs simultáneamente para entrenar modelos más grandes.
El impacto del sistema se ha probado con éxito durante fenómenos como la tormenta Dennis, donde se demostró que FCN3 puede capturar con precisión la magnitud de las intensidades de viento y su variabilidad, proyectándose a lo largo de predicciones de hasta 60 días. Los diagnósticos confirman que las predicciones del FCN3 son fiables y consistentes con las observaciones del mundo real, manteniendo estabilidad y coherencia física incluso en pronósticos extendidos.
Este avance promete mejorar significativamente las predicciones meteorológicas, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la previsión del clima y contribuyendo al avance de los sistemas de alerta temprana en todo el mundo.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
