Wettervorhersagen beeinflussen mehr als nur die Tagesplanung: Zeitnahe Wetterinformationen sind für Energieerzeuger, Versicherer und Verkehrsbetreiber entscheidend, um sich auf veränderte Bedingungen einzustellen. Eine globale Vorhersage kann zeigen, wie sich ein Sturm bildet, doch Entscheidungen über Solarparks, Schifffahrtsrouten oder versicherte Objekte hängen davon ab, was vor Ort geschieht.
NVIDIA Earth-2 bietet Entwicklern und Forschern eine Familie offener KI-Modelle und -Tools, die sie mit ihren eigenen Daten anpassen können. Diese Technologien laufen auf NVIDIA-Computing-Plattformen und unterstützen globale Wettervorhersagen, detaillierte regionale Prognosen sowie die Umweltforschung.
StormScope EU ist das neueste Modell, das Earth-2 ergänzt – eine regionale Version des StormScope-Modells für Kurzfristvorhersagen, die mit Wetter- und Klimadaten für Europa trainiert wurde. Es nutzt Satellitenbeobachtungen von EUMETSAT, um die Entwicklung der Bewölkung über 16 Meteosat-Kanäle in 10-Minuten-Intervallen vorherzusagen.
Auf der GTC Berlin präsentiert NVIDIA eine Live-Pipeline von StormScope EU in einer interaktiven Wetterdemo, die in Partnerschaft mit Earthmover entwickelt wurde. Die Demo verwendet Earth2Studio zur Ausführung der Vorhersagen sowie die Datenplattform von Earthmover zur Verwaltung und Bereitstellung der Echtzeitergebnisse, die aktualisiert werden, sobald in 10-Minuten Intervallen neue Satellitenbeobachtungen eingehen. Earthmover stellt diese Ergebnisse als Kartenkacheln bereit, sodass Besucher Vorhersagen für ganz Europa erkunden können, ohne vollständige Datensätze herunterladen zu müssen.
Entwickler können Earth-2-Modelle in Workflows kombinieren, die auf regionale Anforderungen zugeschnitten sind, und dabei StormScope für kurzfristige Vorhersagen sowie CorrDiff nutzen, um gröberen Wetterdaten lokale Details hinzuzufügen. Entwickler sind in der Lage, diese Modellarchitekturen zu übernehmen und für neue Umweltanwendungen wie die Modellierung der Luftqualität zu trainieren. Das Open-Source-Framework NVIDIA PhysicsNeMo bietet Trainings- und Anpassungswerkzeuge, mit denen Teams Anwendungen entwickeln können, die proprietäre Daten und Fachwissen einbeziehen, um regionale Anforderungen zu erfüllen.
Zu den Organisationen, die auf Earth-2-Funktionen aufbauen, gehören:
AXA nutzt FourCastNet 3 von NVIDIA Earth-2, um das regionale Zyklonrisiko über die historischen Aufzeichnungen hinaus anhand von mehr als 1.000 simulierten Saisons zu untersuchen. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse können in Risikobewertungen einfließen und Kunden dabei unterstützen, Präventionsmaßnahmen gezielt auszurichten.
Vaisala Xweather kombiniert Earth-2 mit seinen proprietären Beobachtungsdaten, Blitzdaten und seiner Prognoseexpertise, um seine Wetterintelligenz-Plattformen für Kunden aus den Bereichen Behörden, Energie, Schifffahrt, Transport und Versicherungen zu verbessern. Zu den Arbeiten gehört die Anpassung von StormScope mit Blitzdaten, um die Vorlaufzeit kurzfristiger Vorhersagen zu verlängern und diese Warnungen über die Software-as-a-Service-Angebote und KI-Assistenten-Integrationen von Vaisala Xweather zugänglich zu machen.
Video mit freundlicher Genehmigung von Vaisala Xweather.
University of Manchester – Forschende der Universität haben das Earth-2- CorrDiff-Modell für die Modellierung der Luftqualität im Vereinigten Königreich angepasst. Sie trainierten das Modell auf dem NVIDIA-basierten Supercomputer Isambard-AI und führten es lokal auf NVIDIA DGX Spark-Systemen aus. Damit gelangt die Umweltmodellierung von einem nationalen Supercomputer auf den Desktop.
TotalEnergies prüft NVIDIA Earth-2 für Solarenergieprognosen, evaluiert StormScope-basierte Nowcasts der Sonneneinstrahlung an zwei Photovoltaikstandorten und entwickelt Modelle, die Wetterinformationen in Intervallen von weniger als einer Stunde bereitstellen. Die Arbeit untersucht, wie detailliertere Prognosen dabei helfen könnten, Veränderungen in der Solarstromerzeugung vorherzusehen.
Space42 entwickelte SARDiff4Height mithilfe von CorrDiff und NVIDIA PhysicsNeMo. Die Forschungsarbeit schätzt Oberflächenhöhen anhand eines einzelnen Radarbilds und erstellt Unsicherheitskarten, die Analysten zeigen, an welchen Stellen Schätzungen einer genaueren Prüfung bedürfen.
Entdecken Sie die offenen Modelle und Tools von NVIDIA Earth-2 und erkunden Sie die Prognosebeispiele von Earth2Studio. Lesen Sie die Fallstudie von AXA zum Hurrikanrisiko und den Beitrag aus Manchester zur Luftqualität, um zu erfahren, wie Teams Wetter-KI an spezielle Herausforderungen anpassen.