NVIDIA EARTH-2

Atlas 아키텍처는 70개 이상의 기상 변수를 최대 15일 전에 고정확도 예측을 제공하며, 주요 산업 벤치마크에서 GenCast와 같은 주요 오픈 모델을 능가합니다.

Earth-2 Nowcasting은 위성 및 레이더 이미지를 예측하는 생성형 AI를 활용하여, 0시간에서 6시간 분량의 위험 기상 예보를 고정확도로 몇 분 안에 제공합니다. 폭풍 역학 시뮬레이션 분야에서 기존 물리 기반 시스템의 성능을 능가하는 최초의 AI 모델입니다.

Earth-2 글로벌 데이터 동화 모델은 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간이 걸리는 대신 GPU에서 몇 초 만에 정밀한 초기 대기 조건을 생성합니다. Earth-2 Medium Range와 결합할 때, 개방적이고 완전히 AI 기반의 파이프라인에서 생성되는 가장 숙련된 예측 기능을 제공합니다.

CorrDiff는 에너지 효율을 10,000배 향상시키며 500배 더 빠른 생성형 AI 다운스케일링을 가능하게 합니다. 이는 기존 애플리케이션과 워크플로우를 보완하며, 기업이 기상 이벤트의 확률 분포를 개선하기 위해 더 많은 데이터셋을 생성할 수 있도록 지원합니다.

FourCastNet 3는 AI 기반 글로벌 기상 예보를 가속화합니다. 이를 통해 기업은 최대 20배 더 큰 데이터셋을 활용한 솔루션을 개발하고, 극한의 기상 현상을 포착하며, 에너지 효율을 유지하거나 향상시킬 수 있습니다.

도시 규모의 시뮬레이션 데이터가 이제는 Earth-2 행성 디지털 트윈에 통합되어 있습니다. 이 비디오에서는 Earth-2 시각화 서비스를 활용해 도시 환경 문제 해결을 지원하기 위해, ICON, WRF, PALM의 고해상도 시뮬레이션 데이터를 Cesium의 Google Photoreal Tiles와 결합하는 방법을 소개합니다.

연구원들은 AI 일기 예보, 시뮬레이션 데이터, 보관된 데이터의 대화형 시각화를 사용하여 극한의 날씨를 분석하고 있습니다.

분석 속도를 최대 70만 배까지 끌어올린 NVIDIA Omniverse, Modulus, 그리고 PhysicsNeMo는 엔지니어들이 탄소 포집 및 저장을 효과적으로 계획하고 운영할 수 있도록 지원하며, 안전한 시스템 운용과 장기 저장을 보장해 대기 중 이산화탄소 배출을 줄이는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

NVIDIA PhysicsNeMo에서 FourCastNet을 실행하면, 단일 앙상블을 수행하는 데 걸리는 시간의 10분의 1만으로 1,000개 앙상블 멤버의 21일간 기상 궤적을 생성할 수 있으며, 에너지 소비도 기존보다 1,000배나 적습니다.

NVIDIA Omniverse와 OpenUSD 3D 프레임워크를 기반으로 구축된 Earth-2 플랫폼은 전 세계 규모의 다양한 기후 시뮬레이션과 지리 공간 데이터셋을 통합해 시각적으로 확인할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 네이티브 기술 덕분에 전 세계 누구나 시각화 자료를 살펴볼 수 있습니다.