這家名為阿姆菲特莉特 (Amphitrite) 的法國初創公司，以希臘神話中的海洋女神命名，正在結合衛星數據和人工智慧 (AI)，模擬和預測海洋洋流和天氣。
他們的工作正在海運和海洋垃圾收集行業中引起關注。
阿姆菲特莉特的AI模型，利用NVIDIA AI和Earth-2平台，提供有關如何最佳利用海洋洋流的建議，幫助船隻知道何時出航以及最佳航線。這樣可以幫助用戶減少旅行時間、燃料消耗，最終降低碳排放。
阿姆菲特莉特的共同創辦人兼首席執行官亞歷山大·斯特格納 (Alexandre Stegner) 說：「我們正處於海洋氣象預測現代化的轉折點。這些專門針對海洋的AI模型有很多應用，首先，我們用它們來促進能源轉型和緩解環境問題。」
根據洋流和天氣優化航線
阿姆菲特莉特由專業的海洋學家創立，是NVIDIA Inception計畫的一部分，專注於尖端初創企業，與其他氣象建模公司相比，它擁有專門的專業知識。
阿姆菲特莉特的AI模型精確到三公里，專注於一次分析一個參數，使其在關注的變量上比全球數值建模方法更準確。更多內容可以參考這篇展示AI方法的論文，該方法名為ORCAst，並在NVIDIA GPU上進行訓練。
根據用戶的需求，這些變量包括海洋表面前10米的洋流，這對於幫助船隻優化旅行和減少燃料消耗至關重要，還有極端波浪和風的影響。
阿姆菲特莉特的共同創辦人兼首席技術官埃萬傑洛斯·莫斯科斯 (Evangelos Moschos) 說：「只有利用NVIDIA加速計算，我們才能在分析整個海洋數據時實現最佳性能和並行處理。」
利用最新的NVIDIA AI技術詳細預測海洋洋流和天氣，船隻可以乘風破浪或避開波浪，優化航線，提高安全性，同時節省能源和燃料。
莫斯科斯表示：「目前可用的公共衛星數據量仍然遠大於人們使用這些信息的方式。通過結合AI和衛星影像，阿姆菲特莉特可以將全球海洋洋流分析的準確性提高到傳統方法的兩倍。」
精細調整以處理海量數據
這家初創公司的AI模型專為處理海洋的海量數據而調整，基於來自NASA和歐洲太空總署的公共數據，包括其Sentinel-3衛星。
此外，阿姆菲特莉特還提供全球首個預測模型，該模型結合了來自地表水和海洋地形 (SWOT) 任務的數據，這是一顆由NASA和法國太空總署 (CNES) 共同開發和運營的衛星，並與加拿大太空署和英國太空署合作。
莫斯科斯說：「SWOT提供了前所未有的海洋表面解析度。」
雖然氣象預測技術傳統上依賴數值建模和計算流體力學，但這些方法在海洋中應用起來較為困難，莫斯科斯解釋道。因為海洋洋流通常涉及非線性物理。可用於海洋的觀測數據也比大氣天氣少。
計算機視覺和AI結合實時衛星數據，為海洋洋流和天氣建模提供了比傳統方法更高的可靠性。
阿姆菲特莉特在本地和雲端使用NVIDIA H100 GPU訓練和運行其AI模型，並基於Earth-2的FourCastNet模型，開發其波浪預測的計算機視覺模型。
根據地中海的一項案例研究，NVIDIA驅動的阿姆菲特莉特精細路由解決方案幫助一條航運線的碳排放減少了10%。
通過NVIDIA Inception，阿姆菲特莉特在建立其本地基礎設施時獲得了技術支持，並獲得了在亞馬遜網絡服務上使用NVIDIA GPU實例的免費雲端信用，以及與NVIDIA專家合作使用最新模擬技術的機會，如Earth-2和FourCastNet。
客戶與阿姆菲特莉特的模型一起啟航
全球的企業和組織正在使用阿姆菲特莉特的AI模型來優化其運營並使其更具可持續性。
CMA-CGM、Genavir、路易·德雷福斯航運公司 (Louis Dreyfus Armateurs) 和橙色海洋 (Orange Marine) 等航運和海洋學公司正在利用該初創公司的解決方案分析洋流。
此外，阿姆菲特莉特還與一家非政府組織合作，幫助追蹤和清除太平洋的污染。該計畫利用阿姆菲特莉特的模型分析洋流，追蹤從加州海岸垃圾帶漂流出來的塑料。
莫斯科斯指出，這家初創公司與眾不同的另一個方面是擁有一支由女性主導的AI團隊，團隊成員中有些人出現在上面的圖片中。
莫斯科斯說：「這在行業中仍然很少見，但我們在技術方面非常自豪，特別是因為我們創辦公司是為了紀念阿姆菲特莉特，這位強大但常被忽視的女性歷史人物。」
了解更多有關NVIDIA Earth-2的資訊。
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