NVIDIA Earth-2

A arquitetura Atlas oferece previsões de alta precisão para mais de 70 variáveis meteorológicas com até 15 dias de antecedência, superando os principais modelos abertos, como a GenCast, nos principais benchmarks do setor.

Usando IA Generativa para prever imagens de satélite e radar, o Earth-2 Nowcasting oferece previsões de clima perigoso com alta fidelidade, de zero a seis horas, em minutos. É o primeiro modelo de IA a superar os sistemas tradicionais baseados em física na simulação da dinâmica de tempestades.

O modelo de Assimilação Global de Dados do Earth-2 gera condições atmosféricas iniciais precisas em segundos em GPUs, em vez de horas em supercomputadores. Quando combinado com a Faixa Média do Earth-2, ele oferece as previsões mais hábeis produzidas por um pipeline aberto e totalmente dedicado à IA.

A CorrDiff permite a redução de escala de IA generativa 500 vezes mais rápido, com uma melhoria de 10 mil vezes na eficiência energética. Isso aumenta as aplicações e workflows atuais, permitindo que as empresas gerem mais conjuntos de dados para melhores distribuições probabilísticas de eventos meteorológicos.

O FourCastNet 3 acelera a previsão meteorológica global baseada em IA. Com ele, as empresas podem desenvolver soluções usando conjuntos de dados até 20 vezes maiores, capturar eventos climáticos extremos, mantendo ou aumentando a eficiência energética.

Os dados de simulação em escala urbana agora estão incorporados ao gêmeo digital planetário Earth-2. Neste vídeo, demonstramos a combinação de dados de simulação de alta resolução do ICON, WRF e PALM com o Google Photoreal Tiles disponibilizado pela Cesium usando o serviço de visualização Earth-2 para ajudar a tratar de questões no ambiente urbano.

Os pesquisadores estão usando a visualização interativa de previsões meteorológicas de IA, dados de simulação e dados arquivados para analisar condições climáticas extremas.

Ao acelerar a análise 700.000X, o NVIDIA Omniverse e o PhysicsNeMo podem ajudar os engenheiros no planejamento e operação de captura e armazenamento de carbono, garantindo operação segura e armazenamento de longo prazo, reduzindo a quantidade de dióxido de carbono liberado em nossa atmosfera.

Ao executar o FourCastNet no NVIDIA PhysicsNeMo, fomos capazes de gerar trajetórias meteorológicas de 21 dias de 1.000 membros de um conjunto em um décimo do tempo que anteriormente levava para fazer um único conjunto e com 1.000 vezes menos consumo de energia.

Criada com base no NVIDIA Omniverse e no framework OpenUSD 3D, a plataforma Earth-2 permite a agregação e a visualização de simulação climática diversificada e em escala global e conjuntos de dados geoespaciais. Disponibilizadas com a tecnologia nativa da nuvem, as visualizações podem ser exploradas por qualquer pessoa em todo o mundo.