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ORBIT-2: Escalado de modelos de visión de exaescala para la reducción de escala del clima y el tiempo
Created by
Haebom
Autor
Xiao Wang, Jong-Youl Choi, Takuya Kurihaya, Isaac Lyngaas, Hong-Jun Yoon, Xi Xiao, David Pugmire, Ming Fan, Nasik M. Nafi, Aristeidis Tsaris, Ashwin M. Aji, Maliha Hossain, Mohamed Wahib, Dali Wang, Peter Thornton, Prasanna Balaprakash, Moetasim Ashfaq, Dan Lu
Describir
ORBIT-2 es un modelo de reducción de escala climática escalable y de superresolución, desarrollado para superar las limitaciones de las observaciones dispersas y los modelos climáticos de baja resolución. Para abordar los problemas de generalización variable y regional de los métodos de IA existentes y la complejidad cuadrática del Vision Transformer, presentamos Reslim, una arquitectura ligera que utiliza aprendizaje residual y regularización bayesiana, y el algoritmo TILES, que reduce la complejidad del mecanismo de autoatención de cuadrático a lineal. ORBIT-2 escala hasta 10 mil millones de parámetros utilizando 65 536 GPU, alcanzando hasta 4,1 exaFLOPS de rendimiento sostenido y una robusta eficiencia de escalado del 74,98 %. Admite la reducción de escala hasta una resolución global de 0,9 km y puede procesar secuencias de hasta 4200 millones de tokens. En una prueba de referencia de 7 km de resolución, obtuvo una puntuación R² de 0,98-0,99 en datos observacionales, lo que demuestra una alta precisión.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporcionar tecnología de reducción de escala climática de ultra alta resolución que supera las limitaciones de las observaciones dispersas y los modelos climáticos de baja resolución.
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Superar las limitaciones (generalización, complejidad computacional) de los modelos climáticos basados en IA existentes a través de los algoritmos Reslim y TILES.
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Capaz de procesar datos climáticos a gran escala con excelente escalabilidad y velocidad de procesamiento.
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Proporciona resultados de reducción de escala climática de alta precisión (R² 0,98–0,99)
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Limitations:
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Debido a que el modelo es tan grande, se requieren importantes recursos informáticos para su entrenamiento y su implementación.
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Se necesita una verificación adicional para garantizar que refleje plenamente la complejidad de los fenómenos climáticos reales.
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Se necesitan más análisis para determinar la precisión y confiabilidad de los resultados de reducción de escala global a una resolución de 0,9 km.
