Las herramientas de visualización 3D y modelado de inundaciones basadas en IA están transformando la forma en que las comunidades se preparan y responden a los riesgos climáticos.
En esta sesión de NVIDIA GTC 2024, Guy Schumann y Guillaume Gallion de RSS-Hydro exploran cómo las aplicaciones geoespaciales de próxima generación y las visualizaciones de alta fidelidad, incluido NVIDIA Omniverse , pueden mejorar la resiliencia ante desastres al proporcionar herramientas dinámicas para la toma de decisiones, la educación pública y la capacitación de los equipos de respuesta.
Analizan en profundidad cómo las plataformas impulsadas por IA como FloodSENS utilizan datos de satélites y sensores combinados con modelos de aprendizaje automático que se ejecutan en GPU NVIDIA para crear mapas de inundaciones de gran precisión, incluso en condiciones difíciles como la nubosidad.
Las tecnologías y enfoques clave incluyen:
Plataforma FloodSENS
FloodSENS es una herramienta de mapeo de inundaciones basada en aprendizaje automático que utiliza modelos U-Net entrenados con datos satelitales ópticos. Ofrece detección de inundaciones de alta precisión en diferentes biomas, incluso bajo la capa de nubes, mediante la integración de conjuntos de datos auxiliares como modelos digitales de elevación (DEM) y cuadrículas de flujo de agua. El modelo se ejecuta en GPU NVIDIA T4 Tensor Core y NVIDIA L4 Tensor Core para inferencia y ha mostrado resultados consistentes en Pakistán, España y Sudán.
Visualización 3D con NVIDIA Omniverse
La presentación destaca cómo RSS-Hydro aprovecha NVIDIA Omniverse para lograr visualizaciones 3D de alta calidad. Estos modelos inmersivos ayudan a los responsables de la toma de decisiones a comprender mejor los patrones de inundaciones, visualizar el impacto de los fenómenos meteorológicos extremos y prepararse de manera más eficaz para los desastres.
Modelado de inundaciones impulsado por IA
El equipo presenta modelos hidráulicos avanzados capaces de simular inundaciones fluviales (fluviales) y pluviales (aguas superficiales). Estos modelos integran características del terreno como la topografía, la infraestructura y los diseños urbanos. Al ejecutarse en sistemas informáticos de alto rendimiento como MeluXina, equipados con GPU NVIDIA A100 Tensor Core , los modelos permiten simulaciones de resolución ultraalta a escala de ciudad y región.
Lo que aprenderás:
- Evaluación de inundaciones basada en datos: explore cómo los modelos de IA pueden crear mapas de inundaciones detallados utilizando datos satelitales y de sensores, mejorando el conocimiento de la situación durante los desastres.
- Visualización para apoyar la toma de decisiones: comprenda los beneficios de las herramientas de visualización 3D en la comunicación de riesgos, la educación pública y la capacitación de quienes responden.
- El papel de la IA en la gestión de desastres: descubra cómo los modelos de aprendizaje automático y las GPU de alto rendimiento pueden mejorar la predicción de inundaciones, la evaluación de riesgos y las estrategias de respuesta en tiempo real.
- Implementaciones en el mundo real: obtenga información sobre implementaciones exitosas de la tecnología de RSS-Hydro en colaboración con socios como Microsoft Azure, UN WFP y el programa ESA HeManEO.
Mire la sesión Uso de aplicaciones geoespaciales de próxima generación y visualizaciones 3D para mejorar las estrategias de resiliencia ante el riesgo climático Explore más videos en NVIDIA On-Demand y obtenga habilidades y conocimientos valiosos de expertos de la industria uniéndose al Programa para desarrolladores de NVIDIA .
Este contenido se elaboró parcialmente con la ayuda de IA generativa y LLM. Fue revisado minuciosamente y editado por el equipo del blog técnico de NVIDIA para garantizar precisión, exactitud y calidad.
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NVIDIA Blog. M. H. Traducido al español
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