Earth-2

インタラクティブなビジュアライゼーションを備えた、AI を活用した高速化された高解像度の気候・気象ソリューションを開発するためのプラットフォーム。

概要

気候デジタル ツイン クラウド プラットフォーム

NVIDIA Earth-2 は、AI、GPU アクセラレーション、物理シミュレーション、コンピューター グラフィックスの力を組み合わせ、前例のない精度とスピードで地球規模の気象および気候予測をシミュレーションし可視化できるアプリケーションを開発します。このプラットフォームは、AI、可視化、シミュレーション用の開発ツール、マイクロサービス、リファレンス実装で構成されています。 Earth-2 向け NVIDIA NIM™ マイクロサービスにより、ユーザーは、AI で高速化されたモデルを活用して、気候と気象に関する現実世界の結果を最適化しシミュレーションすることができます。

NVIDIA Earth-2 が次世代の異常気象シミュレーションを支える

MITRE は、限られた観測データを包括的な気象状態に変換し、リスク分析に活用するための画期的なフレームワークをデプロイします。

NVIDIA が、地球の気候をキロメートル単位の解像度でシミュレーションする Earth-2 生成 AI 基盤モデルを発表

この画期的な AI モデルは、気候モデリングと分析を変革し、気候変動をより正確にに予測、理解、対応することが期待されています。

気候科学向け開発プラットフォーム

より高い解像度と大規模な AI トレーニング

Earth-2 のアクセラレーテッド システムにより、気候科学者はキロメートル単位の気候シミュレーションを作成し、大規模な AI トレーニングと推論を実施し、低遅延の相互作用性を実現できます。 NVIDIA PhysicsNeMo は、気候および気象シミュレーション向けの多数のニューラル ネットワーク モデルのサポートを統合しています。

GPU 最適化およびアクセラレーテッド気候シミュレーション

Earth-2 開発プラットフォームは、キロメートル スケールでの GPU アクセラレーテッド数値気候シミュレーションに最適化されており、1 日あたりのシミュレーション日数 (SDPD) を最大化します。

データ連携とインタラクティブな気象ビジュアライゼーション

NVIDIA Omniverse は、地球規模で気象条件を描写する超大規模で高忠実度のインタラクティブなビジュアライゼーションを実現します。Omniverse Nucleus には、外部データベースとライブ フィード全体で透過的なデータアクセスを提供するデータ フェデレーション エンジンが含まれています。

Earth-2 ツールとマイクロサービス

AI

Earth-2 の AI ツールとマイクロサービスにより、気候・気象アプリケーション開発者は、トレーニング済みモデルとトレーニング パイプラインを使用したリファレンス AI 推論パイプラインを活用できます。さらに、NVIDIA PhysiscNeMo を用いてカスタム データで微調整が可能です。Earth-2 は、コミュニティ モデルのポートフォリオを提供します。 これらのモデルは、ダウンスケーリングにより、大規模なアンサンブルや高解像度の予測を効率的に生成する能力において変革をもたらします。

ビジュアライゼーション

インタラクティブなビジュアライゼーション マイクロサービスにより、大規模な気象・気候データを可視化し分析が可能になります。 Earth-2 気象分析向け NVIDIA Omniverse™ Blueprint では、開発者が Omniverse SDK とマイクロサービスを使用して、地理空間および気象データをレンダリングするための NVIDIA RTX™ 搭載ビジュアライゼーション パイプラインを構築する方法を紹介します。 また、この Blueprint は、パートナーが自社のデータ プラットフォームを AI パイプラインに統合するためのテンプレートも提供します。

シミュレーション

シミュレーション マイクロサービスにより、NVIDIA GPU プラットフォーム上で数値気象予測 (NWP) モデルのカプセル化、オーケストレーション、高速化が可能になります。

シミュレーション サービスは近日中に提供予定です。開発プロセスに参加いただくためには、Earth-2 チームにご連絡ください。

Earth-2 AI スタック

Earth2Studio

Python ベースの GPU アクセラレーテッド パッケージで、ユーザーがさまざまな最先端の AI 気象・気候モデルを用いた実験とプロトタイピングを、迅速に立ち上げて実行できるように設計されています。

生成 AI のダウンスケーリング向け CorrDiff NIM

生成 AI のダウンサンプリングを 500 倍高速化し、エネルギー効率を 10,000 倍向上させます。これは、既存のアプリケーションとワークフローを強化するもので、企業 (現在、米国で利用可能) は、より多くのデータセットの生成が可能になり、その結果、気象現象に対するより優れた確率分布を得られるようになります。

FourCastNet NIM による地球規模の気象予測

AI ベースの世界の気象予測を高速化し、企業はエネルギー効率を維持、向上させながら、最大20倍の規模のデータセットを活用して極端な気象事象を捉えるたソリューションの開発が可能になります。

PhysicsNeMo

ERA5、HRRR などのペタバイト規模のデータセットに基づいて、NIM マイクロサービスを大規模にトレーニングするために使用されるフィジカル AI トレーニング フレームワーク。 開発者は、トレーニングパイプラインを使用して、カスタム データに基づいて AI 気象モデルをカスタマイズできます。

業界をリードする導入企業

Earth-2 のデモを見る

Earth-2 が都市レベルで利用可能に

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。

AI を活用した気象シミュレーションを可視化

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。

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

フーリエ ニューラル オペレーターと NVIDIA PhysicsNeMo による二酸化炭素の回収と貯蔵の高速化

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。

Predicting Extreme Weather Events Three Weeks in Advance With FourCastNet

FourCastNet で 3 週間先の異常気象を予測

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

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

地球規模の気候データをクラウド上で高解像度かつインタラクティブに可視化

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。