NVIDIA Earth-2

L'architecture Atlas fournit des prévisions haute précision pour plus de 70 variables météorologiques jusqu'à 15 jours à l'avance, surpassant les principaux modèles ouverts tels que GenCast sur les principaux benchmarks industriels.

L'utilisation de l'IA générative pour prédire les images satellite et radar permet à Earth-2 Nowcasting de fournir en quelques minutes des prévisions météorologiques précises sur les conditions météorologiques dangereuses pour les six prochaines heures. C'est le premier modèle d'IA à surpasser les systèmes traditionnels basés sur la physique dans la simulation de la dynamique des tempêtes.

Le modèle d'assimilation des données globales Earth-2 génère des conditions atmosphériques initiales précises en quelques secondes sur des GPU plutôt qu'en plusieurs heures sur des supercalculateurs. Associée à Earth-2 Medium Range, elle fournit les prévisions les plus précises produites par un pipeline ouvert entièrement basé sur l'IA.

CorrDiff permet une réduction de l'IA générative 500 fois plus rapide avec une efficacité énergétique 10 000 fois supérieure. Cela améliore les applications et les workflows actuels, permettant aux entreprises de générer davantage d'ensembles de données pour une meilleure distribution probabiliste des événements météorologiques.

FourCastNet 3 accélère les prévisions météorologiques mondiales basées sur l'IA. Grâce à elle, les entreprises peuvent développer des solutions à l'aide d'ensembles de données jusqu'à 20 fois plus volumineux, et capturer des événements météorologiques extrêmes tout en préservant ou en augmentant l'efficacité énergétique.

Les données de simulation à l’échelle urbaine sont désormais intégrées au jumeau numérique planétaire Earth-2. Dans cette vidéo, nous mettons en exergue l'intérêt de combiner des données de simulation haute résolution issues de modèles ICON, WRF et PALM avec des tuiles photoréalistes de Google fournies par Cesium à l'aide du service de visualisation Earth-2 afin de répondre aux différentes problématiques de l’environnement urbain.

Les chercheurs ont recours à la visualisation interactive de données de simulation, de données archivées et de prévisions météo basées sur l'IA pour analyser des conditions climatiques extrêmes.

En multipliant l'analyse par 700 000, NVIDIA Omniverse et PhysicsNeMo peuvent aider les ingénieurs à planifier et à exploiter le captage et le stockage de carbone en vue de garantir une exploitation sûre et un stockage à long terme tout en réduisant la quantité de dioxyde de carbone rejetée dans l'atmosphère.

En exécutant FourCastNet dans NVIDIA PhysicsNeMo, nous avons pu générer des trajectoires météorologiques sur 21 jours pour 1 000 membres d'un ensemble en dixième du temps nécessaire auparavant pour réaliser un seul ensemble, et ce, avec une consommation d'énergie divisée par 1 000.

La plateforme Earth-2 s'appuie sur NVIDIA Omniverse et le framework OpenUSD  3D et permet d'agréger et de visualiser divers ensembles de données géospatiales et de simulations climatiques à l'échelle mondiale. Les visualisations ont été rendues possibles par une technologie native du Cloud et sont accessibles à tous dans le monde entier.