- Nvidia Earth-2 acelera a previsão do tempo e reduz significativamente os custos computacionais
- Earth-2 inclui CorrDiff, FourCastNet3, Medium Range, Nowcasting, Global Data Assimilation e a estrutura PhysicsNeMo
- As empresas de energia confiam na Terra-2 para melhorar a confiabilidade da rede e as previsões fotovoltaicas
Nvidia revelou sua nova família Earth-2 de modelos abertos de IA, que afirma poder transformar a previsão do tempo e a previsão do clima como as conhecemos.
O Família Nvidia Earth-2 inclui CorrDiff, FourCastNet3, Medium Range, Nowcasting, Global Data Assimilation e a estrutura PhysicsNeMo para treinamento e ajuste fino de modelos de física de IA.
Esses modelos integram dados de alta resolução de satélites, radares e estações meteorológicas para fornecer estimativas contínuas das condições atmosféricas.
Modelagem de alta resolução para previsões rápidas
Earth-2 usa IA generativa para acelerar todas as etapas da previsão, desde o processamento de dados observacionais até a geração de previsões de tempestades globais e localizadas.
CorrDiff usa uma arquitetura generativa de IA para reduzir previsões continentais grosseiras em previsões regionais de alta resolução, produzindo resultados até 500 vezes mais rápidos do que os métodos tradicionais.
FourCastNet3 fornece previsões precisas de vento, temperatura e umidade, superando os modelos de conjuntos convencionais e fornecendo previsões até 60x mais rápidas.
O sistema também integra modelos do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo, Microsofte Googlepermitindo que os usuários combinem múltiplas abordagens em uma única estrutura.
O PhysicsNeMo da Nvidia permite que modelos físicos de IA sejam treinados e ajustados em escala, oferecendo flexibilidade para previsões operacionais e pesquisas científicas.
A assimilação de dados globais da Terra-2 produz condições atmosféricas iniciais em segundos GPU em vez de horas em supercomputadores, permitindo uma integração mais rápida em modelos posteriores.
Organizações dos setores de pesquisa, energia e governo já utilizam esses Ferramentas de IA para melhorar a precisão das previsões e reduzir custos computacionais.
O Serviço Meteorológico de Israel já usa o CorrDiff e planeja implantar o Nowcasting para previsões de alta resolução até oito vezes ao dia.
Empresas de energia como TotalEnergies, Eni e GCL estão testando o Earth-2 para melhorar as operações da rede, a conscientização sobre riscos de curto prazo e a previsão fotovoltaica.
Brightband e meteorologistas em Taiwan usam Earth-2 CorrDiff e Medium Range para fornecer previsões globais e locais precisas, e a The Weather Company está agora avaliando Nowcasting para previsões de tempestades locais de ultracurto prazo.
Essas ferramentas de IA reduzem a demanda computacional, com alguns modelos relatando uma redução de 90% no tempo de computação em comparação com métodos clássicos em CPU aglomerados.
A disponibilidade de código aberto do Earth-2 em plataformas como Hugging Face e GitHub permite que pesquisadores, empresas e startups ajustem as previsões para as condições locais.
Ao combinar vários modelos e ferramentas de IA, as organizações podem gerar insights probabilísticos e acionáveis que informam decisões em agricultura, energia, resposta a desastres e avaliação de riscos de seguros.
“Filosoficamente e cientificamente, é um retorno à simplicidade… Estamos nos afastando das arquiteturas de IA de nicho feitas à mão e nos inclinando para o futuro de arquiteturas transformadoras simples e escaláveis”, disse Mike Pritchard, diretor de simulação climática da Nvidia.
“Isto fornece os blocos de construção fundamentais utilizados por todos no ecossistema – serviços meteorológicos nacionais, empresas de serviços financeiros, empresas de energia – qualquer pessoa que queira construir e refinar modelos de previsão meteorológica.”
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