Uso de IA para la corrección de vientos superficiales mediante satélite

Nombre organización: Nologin Oceanic Weather Systems (NOW Systems)

Otras organizaciones participantes: CESGA.

El objetivo principal de este experimento es el análisis de viabilidad del uso de técnicas de Inteligencia Artificial para la mejora de resolución y corrección de los vientos generados por modelos atmosféricos regionales mediante el uso de datos de observación remota mediante SAR de satélites, usando el servicio europeo Copernicus. Para ello, se propone estudiar diversas redes neuronales que se utilizan en la mejora de imágenes para su uso en los campos de viento superficial. Estas redes se modificarán para incluir restricciones físicas, tanto como capas dentro de la propia red neuronal como incluir ecuaciones físicas en las funciones de pérdida durante el entrenamiento.

Se ha desarrollado y entrenado una red neuronal que es capaz de generar un campo de vientos a mayor resolución que el modelo original, que incluye los patrones apreciados en el SAR y que se puede generalizar para cualquier área del planeta.

La capacidad de cálculo del HPC optimiza y agiliza el preprocesado de los datos de partida. Reducción muy significativa de los tiempos en un orden de magnitud.
La capacidad de los nodos de GPU permiten entrenar "batches" de gran tamaño, minimizando errores durante el entrenamiento de la IA.
La velocidad de procesado del a GPU reduce considerablemente el tiempo de entrenamiento de los diferentes tests hasta encontrar la arquitectura optima.
Alta disponibilidad de los nodos permite optimizar el tiempo destinado a desarrollo de la red neuronal, garantizando el poder tener en cola varios experimentos.
Entrenamientos más rápidos gracias a los nodos con GPU, que permite optimizar la arquitectura y obtener resultados más precisos que mejoren los modelos costeros de circulación y oleaje.
El uso del HPC en todas las fases del proceso permite reducir tiempos de ejecución y, por lo tanto, optimizar costes de desarrollo de I+D+i.

Fig. 2. Comportamiento del modelo de Viento AI en el Atlántico NE y el Mediterráneo NO

(izquierda) RMSD entre inteligencia artificial y datos de SAR. (derecha) Diferencias entre IA y modelo de viento.

Fig. 3. Comportamiento de la inteligencia artificial en eventos extremos

(izquierda) Velocidad media diaria del viento en el temporal del 27 de noviembre de 2021, precedida con Inteligencia Artificial. (derecha) Diferencias entre la predicción realizada con Inteligencia Artificial y modelo dinámico del ECMWF.

- CASO DE ÉXITO POR TESTBED -

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