NVIDIA crée Earth-2 pour prédire la météo grâce à l’IA

• NVIDIA utilise sa plateforme de graphisme 3D en temps réel, Omniverse, pour créer une simulation de la Terre appelée Earth-2 afin de prédire le temps, en utilisant l’IA et le calcul accéléré.
• NVIDIA a développé des « humains numériques » qui peuvent interagir avec les utilisateurs de manière réaliste, offrant divers services tels que le design d’intérieur, les soins de santé personnalisés et le service client, grâce à des modèles d’IA pré-entraînés appelés NIM.

La plate-forme graphique 3D en temps réel Omniverse de NVIDIA fait un bond en avant lors du Computex 2024. En créant une simulation entière de ce planète et en l’appelant Earth-2, l’équipe Green utilise le calcul accéléré et l’intelligence artificielle générative pour prédire le temps, vous protégeant ainsi des éléments.

Surnommé un ‘jumeau numérique’ de ce propre maison, NVIDIA utilise l’IA pour « prédire l’avenir de ce planète afin de mieux éviter les catastrophes ou comprendre le changement climatique ». Actuellement, il n’est mis en œuvre qu’à Taïwan via son Administration centrale de la météorologie locale pour repérer les débarquements de typhons, mais l’objectif est de rendre ce modèle global afin que nous puissions tous « mieux comprendre l’impact des actions d’aujourd’hui sur le monde de demain. »

En utilisant le modèle d’IA générative CorrDiff formé sur les données de recherche et de prévision météorologiques (WRF), NVIDIA affirme pouvoir déjà générer des modèles de temps à une résolution 12 fois supérieure à ce que peuvent faire d’autres outils, passant de 25 km à seulement 2 km. Cela le rend 1 000 fois plus rapide et 3 000 fois plus efficace que les alternatives traditionnelles de simulation physique. Envisageant l’avenir, la prochaine étape est de réduire encore davantage cela pour prédire le temps à l’échelle de dizaines de mètres.

Une fois Omniverse a obtenu les informations, il utilise ensuite PALM, un modèle physique qui imite les couches limites atmosphériques et océaniques pour vous donner une représentation visuelle. Comment cela est ensuite diffusé au public dépend de celui qui réalise la simulation, mais je suppose qu’il utilisera probablement un humain numérique.

Qu’est-ce qu’un humain numérique ?

Dans le but de rendre l’interaction avec les machines aussi réaliste et empathique que possible, NVIDIA a créé ce qu’il appelle un humain numérique. Il va bien au-delà de ChatGPT, en commençant par accepter des ordres vocaux via une conversation plutôt que des requêtes textuelles. Il génère ensuite la réponse en temps réel et la transmet depuis un humanoïde sur votre écran. Ils peuvent également réagir à votre environnement en utilisant votre caméra. Cela soulève tout un tas de questions de confidentialité mais c’est monnaie courante de les jours.

Les humains numériques occuperont apparemment le domaine du design d’intérieur IA, vous aidant à rénover votre maison. Ils seront votre personnel de soins de santé personnel, offrant des soins personnalisés de manière plus rapide. Vous pourrez les trouver en tant qu’agents de service client, tuteurs, et, peut-être mon moins favori, ambassadeurs de marque IA vous disant ce que vous devriez porter et quelle est la prochaine tendance technologique branchée.

Ceci est possible car chacun utilise un modèle d’IA pré-entraîné appelé Service micro-inference NVIDIA (NIM). Pour simplifier, vous pouvez les considérer comme des individus numériques experts dans leur domaine. À terme, vous pourrez constituer une équipe de NIMs pour combiner les compétences, améliorant votre entreprise ou simplement votre quotidien. Vous n’aurez même pas besoin de réfléchir longuement à la manière de former l’équipe, car vous pourrez confier une tâche au leader et le laisser choisir les bons candidats pour résoudre le problème.

Comme la marque emballe et optimise chaque NIM pour fonctionner sur la base d’installation CUDA actuelle, vous pourrez même exécuter de nombreux de ces efforts d’IA localement sur votre propre appareil, à condition d’avoir un GPU NVIDIA. Vos possibilités peuvent varier en fonction de ce que vous pouvez faire, cependant, les nouvelles cartes graphiques géreront les tâches de manière plus efficace avec plus de TOPS.

Les exemples actuels d’humains numériques sont un peu déroutants, pour le moins que l’on puisse dire, mais c’est le début. Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a nuancé leur apparence avant la présentation, soulignant que bien qu’ils soient plus engageants, vous devez d’abord « franchir le gouffre de réalisme inquiétant. » On ne peut que saluer le succès de la création d’une telle chose. Il s’agit essentiellement d’IA qui se greffe sur des IA pour créer la primitive en 3D animée, complétée par une diffusion en temps réel pour simuler la lumière frappant la peau.

Les potentiels inexploités des NIM sont à la fois excitants et effrayants. D’une part, il serait agréable d’obtenir des soins médicaux opportuns sans mettre de pression sur le NHS ici en Grande-Bretagne ou d’accumuler des factures extraordinaires aux États-Unis, mais l’inexactitude des grands modèles de langue (LLM) jusqu’à présent ne donne pas confiance dans la manipulation de sujets aussi sensibles. Cela soulève également la question de l’endroit où NVIDIA collecte ses données pour enseigner ses NIMs, et si cela se fait de manière éthique.

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