全球AI天气预测飙升500倍！英伟达Earth-2引领跨境新潮。

英伟达公司近日发布了其全新的Earth-2系列开源人工智能模型。据该公司介绍，这一系列模型有望彻底改变当前的天气预报与气候预测方式，使其变得更为迅速且精准。这些先进的AI工具融合了多种模型，旨在生成具有概率性且可操作的洞察，从而有效提升天气预测能力并显著降低计算成本。

新媒网跨境获悉，Earth-2系列的核心组件包括CorrDiff、FourCastNet3、Medium Range、Nowcasting、Global Data Assimilation以及用于训练和微调AI物理模型的PhysicsNeMo框架。这些模型能够整合来自卫星、雷达和气象站的高分辨率数据，从而持续提供对大气状况的精确评估。

Earth-2模型通过利用生成式AI技术，加速了天气预报的每一个环节，从处理观测数据到生成全球及局部风暴预测。其中，CorrDiff模型采用生成式AI架构，能够将粗粒度的洲际预测降尺度为高分辨率的区域预报。相较于传统方法，这一过程的生成速度提升了高达500倍。

FourCastNet3模型则能为风速、温度和湿度提供精准的预报，其表现优于传统的集合预报模型，且预测速度提高了60倍。值得一提的是，该系统还集成了来自欧洲中期天气预报中心、微软和谷歌的预测模型，允许用户在同一框架内结合多种预测方法，以获得更全面的预报结果。

英伟达的PhysicsNeMo框架为AI物理模型的大规模训练和微调提供了强大支持，这为气象业务预报和科学研究带来了极大的灵活性。Earth-2的全球数据同化（Global Data Assimilation）功能能够在数秒内，而非传统超级计算机所需数小时的时间内，在图形处理器（GPU）上生成初始大气条件，从而更快地将数据集成到后续模型中。

目前，全球范围内的研究机构、能源企业和政府部门已开始采纳这些AI工具，以期提升预报准确性并削减计算开销。

在具体的应用案例中，以色列气象局（Israel Meteorological Service）已经在使用CorrDiff模型，并计划部署Nowcasting模型，以实现每天多达八次的高分辨率预报。法国道达尔能源（TotalEnergies）、意大利埃尼集团（Eni）以及中国协鑫集团（GCL）等能源企业，正在测试Earth-2以优化电网运营、提升短期风险感知能力以及改进光伏发电预测。

此外，中国台湾地区的Brightband公司和当地气象学家，正利用Earth-2的CorrDiff和Medium Range模型，提供精确的全球和局部预报。美国天气公司（The Weather Company）也正在评估Nowcasting模型，用于超短期局部风暴预测。这些AI工具显著降低了计算需求，部分模型报告称，与在CPU集群上运行的经典方法相比，其计算时间减少了90%。

Earth-2模型作为开源项目，已在Hugging Face和GitHub等平台发布，这使得研究人员、企业和初创公司能够根据当地具体条件，对预报模型进行微调。通过整合多种模型和AI工具，各类组织可以生成具有概率性且可操作的洞察，为农业、能源、灾害响应以及保险风险评估等领域的决策提供重要依据。

英伟达气候模拟总监迈克·普里查德（Mike Pritchard）表示，从哲学和科学角度来看，这是一种回归简洁的趋势。他指出，行业正在摆脱手工定制的特定AI架构，转向简单、可扩展的Transformer架构。这种转变提供了生态系统中各方（包括国家气象服务机构、金融服务公司和能源企业等）构建和完善天气预报模型的基础构建模块。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/nvidia-earth-2-weather-ai-500x-global-pred.html