NVIDIA Earth-2

Die Atlas-Architektur bietet hochgenaue Vorhersagen für über 70 Wettervariablen bis zu 15 Tage im Voraus und übertrifft führende offene Modelle wie GenCast bei wichtigen Branchenbenchmarks.

Mithilfe generativer KI zur Vorhersage von Satelliten- und Radarbildern liefert Earth-2 Nowcasting innerhalb weniger Minuten Vorhersagen für gefährliches Wetter für einen Zeitraum von 0–6 Stunden. Es ist das erste KI-Modell, das herkömmliche physikbasierte Systeme bei der Simulation der Dynamik von Stürmen übertrifft.

Das Earth-2 Global Data Assimilations-Modell generiert präzise atmosphärische Ausgangsbedingungen auf GPUs innerhalb von Sekunden statt innerhalb von Stunden auf Supercomputern. In Kombination mit Earth-2 Medium Range liefert es die präzisesten Vorhersagen, die von einer offenen, vollständig KI-Pipeline erstellt werden.

CorrDiff ermöglicht ein 500-mal schnelleres Downskalieren generativer KI mit einer 10.000-fachen Verbesserung der Energieeffizienz. Dies ergänzt aktuelle Anwendungen und Workflows, sodass Unternehmen mehr Datensätze für bessere Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Wetterereignissen generieren können.

FourCastNet 3 beschleunigt KI-basierte globale Wettervorhersagen. Mit diesem Modell können Unternehmen Lösungen mit bis zu 20-mal größeren Datensätzen entwickeln, extreme Wetterereignisse erfassen und gleichzeitig die Energieeffizienz beibehalten oder verbessern.

Simulationsdaten auf Stadtebene werden nun in den planetaren digitalen Zwilling Earth-2 integriert. In diesem Video zeigen wir die Kombination von hochauflösenden Simulationsdaten von ICON, WRF und PALM mit Google Photoreal Tiles, die von Cesium mit dem Visualisierungsservice Earth-2 bereitgestellt werden, um Fragen bezüglich der städtischen Umgebung zu beantworten.

Die Forscher nutzen die interaktive Visualisierung von KI-Wettervorhersagen, Simulationsdaten und archivierten Daten, um extreme Wetterbedingungen zu analysieren.

Durch die Beschleunigung der Analyse um das 700.000-Fache können NVIDIA Omniverse und PhysicsNeMo Ingenieuren bei der Planung und dem Betrieb der Kohlenstoffabscheidung und -speicherung helfen, einen sicheren Betrieb und eine langfristige Speicherung gewährleisten und die Menge des in die Atmosphäre abgegebenen Kohlendioxids reduzieren.

Durch die Ausführung von FourCastNet in NVIDIA PhysicsNeMo konnten wir die Wettertrajektorien von 1.000 Ensemble-Mitgliedern für 21 Tage in einem Zehntel der Zeit generieren, die bisher für die Erstellung eines einzelnen Ensembles benötigt wurde – und das mit 1.000-mal weniger Energieverbrauch.

Die Earth-2 Plattform basiert auf NVIDIA Omniverse und dem OpenUSD 3D-Framework und ermöglicht die Aggregation und Visualisierung verschiedener globaler Klimasimulationen und Geodatensätze. Dank der Cloud-nativen Technologie können die Visualisierungen von jedem auf der ganzen Welt erkundet werden.