Spire Global se asocia con NVIDIA para elaborar predicciones meteorológicas basadas en IA
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VIENA, Va. – Spire Global, Inc. (NYSE:SPIR), proveedor de datos y análisis espaciales, ha anunciado una colaboración con el gigante tecnológico NVIDIA para mejorar la precisión de las predicciones meteorológicas mediante el uso de inteligencia artificial (IA). La alianza integrará los datos satelitales y las capacidades de asimilación de datos de Spire con las API de IA en la nube Earth-2 de NVIDIA, con el objetivo de proporcionar previsiones climáticas y meteorológicas más precisas.
La constelación de satélites de Spire emplea tecnología de radio ocultación (RO) para recopilar datos atmosféricos detallados, como perfiles de temperatura, presión y humedad a escala mundial. Se espera que la tecnología de IA de NVIDIA aumente significativamente esta amplia cobertura, especialmente en áreas que normalmente no se observan lo suficiente.
Michael Eilts, director general de meteorología y climatología de Spire, destacó el potencial de esta colaboración para mejorar la predicción de fenómenos meteorológicos, algo cada vez más importante a medida que cambia el clima. Al combinar los datos y la cobertura meteorológica global de Spire con la experiencia de NVIDIA en IA, la colaboración ofrecerá productos de predicción mejorados que antes eran inalcanzables con los modelos numéricos de predicción meteorológica tradicionales.
Se prevé que la capacidad de predicción avanzada beneficie a la oferta de productos de Spire, incluida la plataforma de mitigación de riesgos meteorológicos DeepVision™, la optimización de rutas marítimas y las previsiones de potencia de energías renovables. Estos servicios mejorados tienen como objetivo proporcionar a los clientes de diversos sectores información meteorológica más precisa y oportuna, ampliando los plazos de previsión y reduciendo la latencia.
La plataforma Earth-2 de NVIDIA contribuye a esta iniciativa proporcionando herramientas para simular y visualizar la atmósfera global con notable velocidad y escala, incorporando modelos físicos y de redes neuronales para la predicción meteorológica.
