Silurian（YC S24）ローンチ – 地球シミュレーション技術
(news.ycombinator.com)-
私たちは Jayesh、Cris、Nikhil で、Silurian チームの一員です。Silurian は地球をシミュレーションする基盤モデルを構築しており、まずは天気予報から始めています。最近のハリケーン予測結果はこちらで可視化できます
-
天気予報があと1日早く分かったら、その価値はどれほどあるでしょうか？ 従来の予測システムでは、予測精度が1日分向上するのに10年かかっていました。しかし近年は、GPU と現代のディープラーニング技術のおかげで、この速度が加速しています
-
2022年以降、NVIDIA、Google DeepMind、Huawei、Microsoft などで天気のディープラーニングシステム研究が活発に進められています。これらのモデルは物理法則をほとんど組み込まず、データだけから予測を学習します。驚くべきことに、このアプローチは従来の大気物理シミュレーションよりも優れた予測を提供しています
-
Jayesh と Cris はそれぞれ Microsoft の ClimaX と Aurora プロジェクトを率い、この技術の可能性を直接体験しました。彼らが構築した基盤モデルは、天気予報のゴールドスタンダードと見なされる ECMWF の予測を改善し、使用した学習データはごく一部にすぎませんでした。Silurian の目標は、これらのモデルを可能な限り拡張し、物理予測の限界まで押し広げることです。最終的には、エネルギーグリッド、農業、物流、国防など、天候の影響を受けるあらゆるインフラをモデル化することです。つまり、地球をシミュレーションするということです
-
この夏、私たちは GFT（Generative Forecasting Transformer）という 1.5B パラメータのフロンティアモデルを構築しました。このモデルは約11kmの解像度で、最大14日間の全球天気をシミュレーションします。過去記録には極端気象データが不足しているにもかかわらず、GFT は 2024 年のハリケーン進路予測で非常に優れた成果を示しています。こちらで私たちのハリケーン予測を確認できます。私たちは cambecc/earth というオープンソースの天気可視化ツールを使ってこれを可視化しています
-
HN でのローンチにとても興奮しており、皆さんの意見をぜひ聞きたいです
GN⁺のまとめ
- Silurian は、天気予報を出発点として地球をシミュレーションする基盤モデルを構築する企業です
- 近年のディープラーニング技術の進歩により、天気予報の精度は大きく向上しています
- Silurian の GFT モデルは、極端気象データが不足しているにもかかわらず、優れた予測性能を示しています
- この技術は、エネルギー、農業、物流など多様なインフラに適用できる可能性を持っています
- 類似機能を持つプロジェクトとして、NVIDIA や Google DeepMind の天気ディープラーニングシステムがあります
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
熱帯低気圧のアンサンブル予測ができるようになってうれしい
物理学を組み込んでいないモデルが、データだけでより良い予測をしている
Silurianが地球をシミュレーションする基盤モデルを構築している
ClimaXの商業的ポテンシャルに興奮している
非営利団体として土地に関する類似モデルを構築している
Googleが昨年公開したGraphCastと比べてどう違うのか気になる
天気モデルはやや混乱する
予測不可能な地震にこのアプローチを適用したことがあるのか気になる
このアプローチは「The Bitter Lesson」のもう一つの事例のように思える
今後さらに何をシミュレーションするつもりなのか気になる