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Démocratie des modèles météorologiques numériques IA : un exemple de prévision mondiale avec FourCastNetv2 réalisé par un laboratoire de recherche universitaire utilisant le GPU

Created by
  • Haebom

Auteur

Iman Khadir, Shane Stevenson, Henry Li, Kyle Krick, Abram Burrows, David Hall, Stan Posey, Samuel SP Shen

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Cet article démontre le potentiel de l'exploitation de modèles d'IA disponibles gratuitement, tels que FourCastNetv2 de NVIDIA, et des GPU pour démocratiser les modèles de prévision météorologique mondiale basés sur l'IA au sein des groupes de recherche universitaires. FourCastNetv2 est un modèle avancé de prévision météorologique par réseau neuronal, entraîné sur le jeu de données ERA5 du CEPMMT, mais ses spécifications d'entraînement ne sont pas accessibles au public. Cet article illustre la génération de prévisions à l'aide de l'API FourCastNetv2 et l'entraînement du modèle FourCastNet sur du matériel NVIDIA. Il explore également les capacités et les limites de la carte NVIDIA A100 pour les groupes de recherche universitaires aux ressources limitées. Il aborde la gestion des données, l'efficacité de l'entraînement et la validation des modèles, soulignant les avantages et les défis liés à l'utilisation de ressources de calcul haute performance limitées. Associé aux ressources GitHub, cet article peut servir de guide initial pour le développement de programmes de recherche et d'enseignement sur la prévision météorologique par l'IA.

Takeaways, Limitations_

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Takeaways:
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Démontrer le potentiel de démocratisation des modèles de prévision météorologique basés sur l’IA à l’aide de GPU et de modèles d’IA gratuits.
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Fournir des conseils pratiques pour le développement de programmes de recherche et de formation en matière de prévisions météorologiques basées sur l'IA dans les groupes de recherche universitaires.
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Présentation d’une stratégie d’utilisation de modèles de prévision météorologique IA dans des environnements aux ressources limitées.
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Présentation d'un exemple pratique d'utilisation de l'API FourCastNetv2 et de formation d'un modèle FourCastNet.
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Limitations:
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Les spécifications de formation de FourCastNetv2 ne sont pas divulguées, ce qui limite la reproductibilité.
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Contraintes de temps et de coût de formation dues aux limitations des ressources de calcul haute performance.
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Manque d'examen de généralisabilité aux groupes de recherche disposant de ressources GPU limitées.
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Manque d’évaluation des performances des modèles pour divers phénomènes météorologiques.
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