NVIDIA Earth-2

Atlas アーキテクチャは、70 を超える気象変数について、最大 15 日先の高精度な予測を提供し、主要な業界ベンチマークにおいて、GenCast などのオープン モデルを上回るパフォーマンスを示しています。

生成 AI を活用して衛星画像とレーダー画像を予測することで、Earth-2 Nowcasting は、0～6 時間以内の高精度な危険な気象予測を数分で提供します。これは嵐の力学のシミュレーションにおいて、従来の物理ベースのシステムを凌駕した最初の AI モデルです。

Earth-2 Global Data Assimilations モデルは、スーパーコンピューターで数時間かかる初期大気条件を GPU を使用して数秒で高精度に生成します。Earth-2 Medium Range と組み合わせることで、完全オープンな AI パイプラインによる最も高精度な予測を提供します。

CorrDiff は、エネルギー効率を 10,000 倍に向上させながら、生成 AI のダウンスケーリングを 500 倍高速化します。 これにより現在のアプリケーションとワークフローは補完され、企業はより多くのデータセットを生成し、気象現象の確率分布をより高精度に推定できます。

FourCastNet 3 は、AI ベースの世界の気象予測を高速化します。 これにより、企業は最大 20 倍のデータセットを使用したソリューションを開発し、エネルギー効率を維持または向上させながら、極端な気象現象を把握できるようになります。

都市規模のシミュレーション データが、Earth-2 地球規模デジタル ツインに組み込まれました。この動画では、ICON、WRF、PALM の高解像度シミュレーション データと Cesium が提供する Google Photoreal Tiles の組み合わせが、Earth-2 可視化サービスを使用することで都市環境における疑問の解決に役立つことを紹介しています。

研究者は、AI 気象予測、シミュレーション データ、アーカイブ済みのデータをインタラクティブに可視化して、異常気象を分析しています。

NVIDIA Omniverse と PhysicsNeMo は、分析を 700,000 倍高速化することで、二酸化炭素の回収と貯蔵の計画と運用においてエンジニアを支援し、安全な運用と長期の貯蔵を確保し、大気中に放出される二酸化炭素の量を削減します。

NVIDIA PhysicsNeMo で FourCastNet を実行した結果、1,000 個のアンサンブル メンバーからなる 21日間の気象軌跡を、従来 1 つのアンサンブルを実行するのに要した時間の 10 分の 1 で生成でき、しかもエネルギー消費を 1,000 分の 1 に抑えることができました

Earth-2 プラットフォームは、NVIDIA Omniverse と OpenUSD 3D フレームワーク上に構築され、地球規模の多様な気候シミュレーションと地理空間データセットを集約し、可視化することができます。 クラウドネイティブ テクノロジによって可能になったこの可視化は、世界中の誰もが閲覧することができます。