- Nvidia Earth-2 acelera el pronóstico del tiempo y reduce significativamente los costos computacionales
- Earth-2 incluye los marcos CorrDiff, FourCastNet3, Medium Range, Nowcasting, Global Data Assimilation y PhysicsNeMo.
- Las empresas de energía confían en Earth-2 para mejorar la confiabilidad de la red y las predicciones fotovoltaicas
Nvidia ha presentado su nueva familia Earth-2 de modelos abiertos de IA, que, según dice, podrían cambiar el pronóstico del tiempo y el pronóstico del tiempo tal como lo conocemos.
La familia Nvidia Earth-2 incluye CorrDiff, FourCastNet3, Medium Range, Nowcasting, Global Data Assimilation y el marco PhysicsNeMo para entrenar y ajustar modelos de física de IA.
Estos modelos integran datos de alta resolución de satélites, radares y estaciones meteorológicas para proporcionar estimaciones continuas de las condiciones atmosféricas.
Modelado de alta resolución para predicciones más rápidas
Earth-2 utiliza IA generativa para acelerar cada etapa del pronóstico, desde el procesamiento de datos de observación hasta la generación de pronósticos de tormentas globales y locales.
CorrDiff utiliza una arquitectura de IA generativa para reducir las proyecciones continentales aproximadas a pronósticos regionales de alta resolución, produciendo resultados hasta 500 veces más rápido que los métodos tradicionales.
FourCastNet3 proporciona pronósticos precisos de viento, temperatura y humedad, superando a los modelos tradicionales y proporcionando pronósticos 60 veces más rápidos.
El sistema también integra modelos del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo, Microsoft y Google, lo que permite a los usuarios combinar múltiples enfoques dentro de un marco.
PhysicsNeMo de Nvidia permite entrenar y ajustar modelos de física de IA a escala, ofreciendo flexibilidad tanto para la previsión operativa como para la investigación científica.
La asimilación de datos globales de Earth-2 genera condiciones atmosféricas iniciales en segundos en GPU en lugar de horas en supercomputadoras, lo que permite una rápida integración en modelos posteriores.
Las organizaciones de los sectores de investigación, energía y gobierno ya utilizan estas herramientas de inteligencia artificial para mejorar la precisión de los pronósticos y reducir los costos computacionales.
El Servicio Meteorológico de Israel ya utiliza CorrDiff y planea implementar Nowcasting para pronósticos de alta resolución ocho veces al día.
Empresas energéticas como Total Energies, Eni y GCL están probando Earth-2 para mejorar las operaciones de la red, la conciencia de los riesgos a corto plazo y la previsión fotovoltaica.
Brightband y los meteorólogos de Taiwán utilizan Earth-2 Cordiff y Medium Range para proporcionar pronósticos globales y locales precisos, y la compañía meteorológica ahora está evaluando Nowcasting para pronosticar tormentas locales a muy corto plazo.
Estas herramientas de IA reducen la demanda computacional, y algunos modelos reportan una reducción del 90 % en el tiempo de cálculo en comparación con los métodos clásicos en clústeres de CPU.
La disponibilidad de código abierto de Earth-2 en plataformas como Hugging Face y GitHub permite a investigadores, empresas y nuevas empresas ajustar las predicciones para las condiciones locales.
Al combinar múltiples modelos y herramientas de inteligencia artificial, las organizaciones pueden generar conocimientos probabilísticos y procesables que informen las decisiones en agricultura, energía, respuesta a desastres y evaluación de riesgos de seguros.
“Filosófica y científicamente, es un regreso a la simplicidad… nos estamos alejando de las arquitecturas de IA especializadas hechas a mano y hacia un futuro de arquitecturas transformadoras simples y escalables”, dijo Mike Pritchard, director de simulación climática de Nvidia.
“Proporciona los componentes básicos utilizados por todos en el ecosistema (el Servicio Meteorológico Nacional, empresas de servicios financieros, compañías de energía) y cualquiera que quiera construir y mejorar modelos de pronóstico del tiempo”.
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