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直面极端天气:GPU 帮助初创公司提供超本地化的

三名以色列军人创立了一家气象科技公司,他们使用 NVIDIA Tesla GPU 加速器,快速频繁地将气象数据可视化、运行算法、分析信号,提供更准确、时间更临近的气象预报。

在美国,气象数据基本上都出自美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 。其高分辨快速更新模型(HRRR)可每15 分钟分析一次观测数据,并每小时提供一次最新天气预报。

要想获得比 NOAA 更准确的数据,你可能需要投入上亿美元构建新的传感器层,或者聘请一群专业的博士进行一系列复杂的数据科学研究。但位于波士顿的初创公司 ClimaCell 有个更好的主意,那就是利用软件。 

三名以色列军人 Shimon Elkabetz、Itai Zlotnik 和 Rei Goffer 在 2015 年创立了一家气象科技公司。他们三个人在军队服役期间都曾是气象信息的重度消费者。他们需要了解实时、历史或未来的任何一段时间的天气状况。但他们注意到信息和实际有很大的出入,数据无法足够快地传入致使他们的预测工作也缺乏准确性。

几年之后,他们在哈佛大学和麻省理工学院 (MIT) 攻读研究生学位时重聚,一起回顾和交流了他们的经历。他们意识到可以通过超本地化、高分辨度的精准“临近预测”来彻底革新天气数据的使用,从而帮助企业和个人做出更好的决策。

Elkabetz 说:“为了做出更有意义的事情,我们必须改进对建模及计算能力的看法。我们下一个阶段的目标是从气象信息提供者变为情报提供者。”
 

气象洞察的新来源

ClimaCell 努力争取的市场不仅仅是在线查看天气,然后决定穿上外套或者带上雨伞去上班这一方面。他们还计划为航空、军事、驾驶、建筑、金融、活动策划等市场揭开天气的奥秘。

Elkabetz 表示,为了实现这个目标,该公司必须利用和改进实时天气数据来源。他们的解决方案是:通过软件的方式,利用现有通信网络信号创建更多传感器。ClimaCell 使用散布在整个地理区域的节点来感知其环境并提取实时天气数据。

Elkabetz 说:“我们正在获取的是来自多个网络的信号和测量数据。我们正在不断组合网络,快速地分析信号,将其与 NOAA 数据集成,然后将所有内容都加载到依靠 GPU 运行的模型中。”

ClimaCell 使用这些数据创建一个临近预测模型,为随后的三到六个小时提供短期天气预报。换句话说,该公司的解决方案建立在 NOAA 数据基础之上,可提供更准确、时间更临近的信息。

Elkabetz 说:“我们的模型每分钟更新一次,更新速度要比NOAA 快很多。”
 

GPU驱动带来全球影响力

ClimaCell 技术中的一个关键要素是GPU。该公司在多个层面上使用 NVIDIA Tesla GPU 加速器,快速频繁地将数据可视化、运行算法、分析信号,以及最终运行其正在使用的预测模型。

Elkabetz 对现代GPU 的可购性、速度和可用性大加赞赏,且不论它们对于云提供商的用途,单是帮助 ClimaCell 这样的年轻公司构建以前从未想过会实现的服务,就值称赞。

尽管该公司把目光投向许多新兴市场,包括保险、户外娱乐以及拼车等按需服务,但其可能于创造收入影响较小,于改变世界影响更大。

Elkabetz 说:“最激动人心的是,这项技术正在那些气象数据不够可靠的其他国家和地区落实。”

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