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模拟/建模/设计

利用 AI 驱动的洪水建模和 3D 可视化技术增强气候韧性

AI 驱动的洪水建模和 3D 可视化工具正在改变社区应对气候风险的方式。在这场 NVIDIA GTC 2024 会议中,RSS-Hydro 的 Guy Schumann 和 Guillaume Gallion 将探索新一代地理空间应用和高保真可视化 (包括 NVIDIA Omniverse ) 如何通过为决策制定、公众教育和救灾人员训练提供动态工具来增强抗灾能力。

他们深入探讨了 FloodSENS 等 AI 驱动的平台如何结合使用卫星和传感器数据以及在 NVIDIA GPUs 上运行的机器学习模型来创建高度准确的洪水地图,即使在云量等具有挑战性的条件下也是如此。

主要技术和方法包括:

FloodSENS 平台 FloodSENS 是一款由机器学习驱动的洪水绘图工具,使用基于光学卫星数据训练的 U-Net 模型。它通过集成数字高程模型 (DEM) 和水流量网格等辅助数据集,在不同的生物群落 (即使在云覆盖下) 提供高精度的洪水检测。该模型在 NVIDIA T4 Tensor Core NVIDIA L4 Tensor Core GPU 上运行进行推理,并在巴基斯坦、西班牙和苏丹显示了一致的结果。

借助 NVIDIA Omniverse 实现 3D 可视化该演示重点介绍了 RSS-Hydro 如何利用 NVIDIA Omniverse 实现高端 3D 可视化 。这些沉浸式模型可帮助决策者更好地了解洪水模式,直观呈现极端天气事件的影响,并更有效地做好防灾准备。

AI 赋能的洪水建模 该团队展示了能够模拟河流 (河流) 和洪水 (地表水) 洪水的高级液压模型。这些模型集成了地形、基础设施和城市布局等土地特征。这些模型在配备 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 MeluXina 等高性能计算系统上运行,可实现城市和地区规模的超高分辨率仿真。

您将学习以下内容:

  • 数据驱动的洪水评估: 探索 AI 模型如何使用卫星和传感器数据创建详细的洪水地图,从而提高灾害期间的态势感知能力。
  • 决策支持可视化 :了解 3D 可视化工具在风险沟通、公共教育和响应者培训方面的优势。
  • AI 在灾害管理中的作用: 了解机器学习模型和高性能 GPUs 如何改进洪水预测、风险评估和实时响应策略。
  • 实际实施:与 Microsoft Azure、UN WFP 和 ESA HeManEO 计划等合作伙伴合作,深入了解 RSS-Hydro 技术的成功部署。

观看会议使用新一代地理空间应用和 3D 可视化技术改善气候风险抗灾策略探索有关 NVIDIA On-Demand 的更多视频,加入 NVIDIA Developer Program ,聆听行业专家的宝贵技能和见解。

此内容在生成式 AI 和 LLM 的帮助下部分完成。它经过仔细审查,并由 NVIDIA 技术博客团队进行编辑,以确保准确性、准确性和质量。

精选图片由 Pexels . Pexels 提供。

 

 

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