Как сообщает NVIDIA Generative AI, прогнозы погоды важны не только для повседневных планов, но и для таких секторов, как энергетика, страхование и транспорт, которым необходимо учитывать изменяющиеся условия. Глобальные прогнозы могут показать формирование шторма, однако решения о солнечных фермах, маршрутах судов или застрахованной собственности зависят от того, что происходит на местном уровне. NVIDIA Earth-2 предоставляет разработчикам и исследователям набор открытых моделей ИИ и инструментов, которые они могут настраивать на основе собственных данных. Эти технологии, работающие на вычислительных системах NVIDIA, поддерживают глобальное прогнозирование погоды, детализированные региональные прогнозы и исследования окружающей среды. Модель StormScope EU стала последним дополнением к Earth-2 — это региональная версия модели StormScope для краткосрочного прогнозирования, обученная на данных о погоде и климате Европы. Она использует спутниковые наблюдения EUMETSAT для прогнозирования изменяющихся облачных условий по 16 каналам Meteosat с интервалом в 10 минут. На GTC Berlin NVIDIA демонстрирует рабочий процесс StormScope EU в интерактивной демонстрации погоды, созданной в партнерстве с Earthmover. Демонстрация использует Earth2Studio для выполнения прогнозов и платформу данных Earthmover для управления и предоставления результатов в реальном времени, которые обновляются по мере поступления новых спутниковых наблюдений каждые 10 минут. Earthmover предоставляет эти результаты в виде карт, позволяя посетителям исследовать прогнозы по всей Европе без необходимости загружать целые наборы данных. Разработчики могут комбинировать модели Earth-2 в рабочих процессах, адаптированных к региональным потребностям, используя StormScope для краткосрочного прогнозирования и CorrDiff для добавления местных деталей к более грубым данным о погоде. Они также могут адаптировать архитектуры этих моделей и обучать их для новых экологических приложений, таких как моделирование качества воздуха. Открытая платформа NVIDIA PhysicsNeMo предоставляет инструменты для обучения и настройки, позволяя командам разрабатывать приложения, которые учитывают собственные данные и экспертные знания для удовлетворения региональных потребностей. Организации, использующие возможности Earth-2, включают AXA, которая применяет FourCastNet 3 для изучения регионального риска циклонов, основываясь на более чем 1000 смоделированных сезонах, чтобы получить данные, которые могут помочь в оценке рисков и целенаправленных профилактических усилиях. Vaisala Xweather объединяет Earth-2 с собственными наблюдениями, данными о молниях и опытом прогнозирования для улучшения своих платформ метеоинтеллекта для государственных, энергетических, морских, транспортных и страховых клиентов. Их работа включает адаптацию StormScope с данными о молниях для повышения времени предупреждения о краткосрочном прогнозировании и доступности этих предупреждений через программное обеспечение Vaisala Xweather и интеграции с ИИ-ассистентами. Исследователи Университета Манчестера адаптировали модель CorrDiff Earth-2 для моделирования качества воздуха в Великобритании. Модель была обучена на суперкомпьютере Isambard-AI, работающем на базе NVIDIA, и запускалась локально на системах NVIDIA DGX Spark, что позволяет переносить экологическое моделирование с национального суперкомпьютера на настольные ПК. TotalEnergies исследует возможности NVIDIA Earth-2 для прогнозирования солнечной энергии, оценивая краткосрочные прогнозы солнечной радиации на двух фотоэлектрических площадках и разрабатывая модели для предоставления метеоинформации с интервалами менее часа. Эта работа исследует, как более детализированные прогнозы могут помочь предсказать изменения в генерации солнечной энергии. Компания Space42 разработала SARDiff4Height, используя CorrDiff и NVIDIA PhysicsNeMo. Это исследование оценивает высоты поверхности по одному радарному изображению и создает карты неопределенности, помогая аналитикам понять, где оценки требуют более тщательного анализа. Исследуйте открытые модели и инструменты NVIDIA Earth-2, а также примеры прогнозирования с Earth2Studio. Ознакомьтесь с исследованием AXA о рисках ураганов и историей качества воздуха Манчестера, чтобы узнать, как команды адаптируют ИИ для решения специализированных задач. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.