Earth-2

Plattform für die Entwicklung beschleunigter, KI-gestützter, hochauflösender Klima- und Wetterlösungen mit interaktiver Visualisierung.

Überblick

Cloud-Plattform für digitale Klima-Zwillinge

NVIDIA Earth-2 kombiniert die Leistung von KI, GPU-Beschleunigung, physikalischen Simulationen und Computergrafik zur Entwicklung von Anwendungen, mit denen Wetter- und Klimavorhersagen auf globaler Ebene mit bisher unerreichter Genauigkeit und Geschwindigkeit simuliert und visualisiert werden können. Die Plattform besteht aus Entwicklungs-Tools, Microservices und Referenzimplementierungen für KI, Visualisierung und Simulation. Mit den NVIDIA NIM™-Microservices für Earth-2 können Benutzer KI-beschleunigte Modelle zur Optimierung und Simulation realer Ergebnisse für Klima und Wetter nutzen.

Klimatech-Unternehmen setzen NVIDIA Earth-2 für hochauflösende, energieeffiziente und genauere Wettervorhersagen und Katastrophenvorsorge ein

Referenzarchitektur für die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen für die Wetteranalyse und -vorhersage.

Die Entwicklungsplattform für die Klimawissenschaft

Höhere Auflösung und KI-Training in großem Umfang

Mit den beschleunigten Systemen von Earth-2 können Klimawissenschaftler Klimasimulationen im Kilometermaßstab erstellen, KI-Training und -Inferenz in großem Umfang durchführen und Interaktivität mit geringer Latenz erreichen. NVIDIA PhysicsNeMo integriert Unterstützung für zahlreiche neuronaler Netzwerkmodelle für die Klima- und Wettersimulation.

GPU-optimierte und beschleunigte Klimasimulation

Die Entwicklungsplattform Earth-2 ist für GPU-beschleunigte numerische Klimasimulationen im Kilometermaßstab optimiert, um die Anzahl der simulierten Tage pro Tag (SDPD) zu maximieren.

Data Federation und interaktive Wettervisualisierung

NVIDIA Omniverse ermöglicht extrem große, hochauflösende interaktive Visualisierungen, die die Wetterbedingungen auf der ganzen Welt darstellen. Omniverse Nucleus umfasst eine Data-Federation-Engine, die einen transparenten Datenzugriff über externe Datenbanken und Live-Feeds hinweg bietet.

Earth-2-Tools und -Microservices

KI

Mit den KI-Tools und -Microservices von Earth-2 können Entwickler von Klima- und Wetteranwendungen Referenz-KI-Inferenzpipelines mit vortrainierten Modellen und Trainingspipelines sowie NVIDIA PhysicsNeMo für die Feinabstimmung mit benutzerdefinierten Daten nutzen. Earth-2 bietet ein Portfolio von Community-Modellen. Diese Modelle sind wegweisend in ihrer Fähigkeit, effizient große Ensembles oder hochauflösende Vorhersagen durch Downscaling zu erstellen.

Visualisierung

Interaktive Visualisierungs-Microservices ermöglichen die Visualisierung und Analyse von Wetter- und Klimadaten in großem Maßstab. Der NVIDIA Omniverse™ Blueprint für die Earth-2-Wetteranalyse zeigt, wie Entwickler das Omniverse-SDK und -Microservices nutzen können, um NVIDIA RTX™-gestützte Visualisierungspipelines für das Rendering von Geodaten- und Wetterdaten zu erstellen. Der Blueprint bietet auch eine Vorlage für Partner zur Integration ihrer Datenplattformen in KI-Pipelines.

Simulation

Simulations-Microservices werden es ermöglichen, numerische Wettervorhersagemodelle (NWP) auf NVIDIA GPU-Plattformen zu kapseln, zu orchestrieren und zu beschleunigen.

Simulationsdienste werden bald verfügbar sein – bitte wenden Sie sich an das Earth-2-Team, um am Entwicklungsprozess teilzunehmen.

Earth-2 KI-Stack

Earth2Studio

Python-basiertes, GPU-beschleunigtes Paket, mit dem Benutzer schnell mit verschiedenen modernen KI-Wetter- und Klimamodellen experimentieren und Prototypen erstellen können.

CorrDiff NIM für das Downscaling mit generativer KI

Ermöglicht eine 500-mal schnellere Herunterskalierung mit generativer KI und eine Verbesserung der Energieeffizienz um das 10.000-Fache. Dadurch werden aktuelle Anwendungen und Workflows erweitert, wodurch Unternehmen (jetzt in den USA verfügbar) mehr Datensätze generieren können, um bessere probalistische Verteilungen für Wetterereignisse zu erhalten.

FourCastNet NIM für die globale Wettervorhersage

Beschleunigt die KI-basierte globale Wettervorhersage, wodurch Unternehmen Lösungen mit bis zu 20-mal größeren Datenmengen zur Erfassung extremer Wetterereignisse entwickeln können, während die Energieeffizienz beschleunigt und aufrechterhalten wird.

PhysicsNeMo

Physikbasiertes KI-Trainings-Framework – zum Trainieren der NIM-Microservices in großem Maßstab mit Petabyte-großen Datensätzen wie ERA5, HRRR usw. Entwickler können die Trainingspipelines nutzen, um KI-Wettermodelle an benutzerdefinierte Daten anzupassen.

Führende Anwender in allen Branchen

Earth-2-Demos entdecken

Earth-2 geht bis auf Straßenebene

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.

Visualisierung von KI-unterstützten Wettersimulationen

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

Accelerating Carbon Capture and Storage with Fourier Neural Operator and NVIDIA PhysicsNeMo

Beschleunigung der Kohlenstoffabscheidung und -speicherung mit Fourier Neural Operator und NVIDIAPhysicsNeMo

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.

Predicting Extreme Weather Events Three Weeks in Advance With FourCastNet

Vorhersage extremer Wetterereignisse drei Wochen im Voraus mit FourCastNet

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.

Interactive Visualization of High-Resolution, Global-Scale Climate Data in the Cloud

Interaktive Visualisierung von hochauflösenden, globalen Klimadaten in der Cloud

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.