Прогнозы погоды влияют не только на повседневные планы: своевременная информация о погоде имеет решающее значение для производителей энергии, страховых компаний и транспортных операторов при планировании действий в изменяющихся условиях. Глобальный прогноз может показать зарождающийся шторм, но решения в отношении солнечных электростанций, судоходных маршрутов или застрахованного имущества зависят от того, что происходит на местном уровне.
NVIDIA Earth-2 предоставляет разработчикам и исследователям семейство открытых моделей и инструментов ИИ, которые они могут настраивать с использованием собственных данных. Работая на вычислительной базе NVIDIA, эти технологии поддерживают глобальное прогнозирование погоды, детализированные региональные прогнозы и экологические исследования.
StormScope EU — это новейшая модель, пополнившая экосистему Earth-2. Это региональная версия модели StormScope для краткосрочного прогнозирования, обученная на метеорологических и климатических данных Европы. Она использует спутниковые наблюдения EUMETSAT для прогнозирования изменений облачности по 16 каналам Meteosat с 10-минутными интервалами.
На конференции GTC Berlin компания NVIDIA демонстрирует работающий в реальном времени конвейер StormScope EU в интерактивной демонстрации погоды, созданной в партнерстве с Earthmover. В демонстрации используется Earth2Studio для запуска прогнозов и платформа данных Earthmover для управления и предоставления результатов в режиме реального времени, которые обновляются каждые 10 минут по мере поступления новых спутниковых наблюдений. Earthmover выдает эти результаты в виде тайлов карты, позволяя посетителям изучать прогнозы по всей Европе без необходимости скачивания полных наборов данных.
Разработчики могут комбинировать модели Earth-2 в рабочих процессах, адаптированных под региональные потребности, используя StormScope для краткосрочного прогнозирования и CorrDiff для добавления локальной детализации к более общим метеорологическим данным. Разработчики также могут использовать эти архитектуры моделей и обучать их для новых экологических приложений, таких как моделирование качества воздуха. Открытый фреймворк NVIDIA PhysicsNeMo предоставляет инструменты обучения и кастомизации, чтобы команды могли создавать приложения, включающие проприетарные данные и опыт в конкретной предметной области для удовлетворения региональных потребностей.
Среди организаций, создающих решения на базе возможностей Earth-2:
AXA использует FourCastNet 3 от NVIDIA Earth-2 для изучения региональных рисков циклонов, выходящих за рамки исторических записей, на более чем 1000 смоделированных сезонов, генерируя аналитические данные, которые могут лечь в основу оценки рисков и помочь клиентам точечно направлять усилия на предотвращение ущерба.
Vaisala Xweather combining Earth-2 with its proprietary observations объединяет данные о молниях и опыт прогнозирования, чтобы улучшить свои платформы метеорологической аналитики для правительств, энергетических, морских, транспортных и страховых клиентов. Ее работа включает адаптацию StormScope с использованием данных о молниях для увеличения времени опережения при краткосрочном прогнозировании и обеспечения доступности этих предупреждений через предложения «программное обеспечение как услуга» (SaaS) от Vaisala Xweather и интеграции с ИИ-ассистентами.
https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/10/Vaisala-Xweather-Nvidia-StormScope.mp4
Видео предоставлено Vaisala Xweather.
Исследователи Манчестерского университета адаптировали модель Earth-2 CorrDiff для моделирования качества воздуха в Великобритании. Они обучили модель на суперкомпьютере Isambard-AI с поддержкой NVIDIA и запустили ее локально на системах NVIDIA DGX Spark, перенеся экологическое моделирование с национального суперкомпьютера на рабочий стол.
TotalEnergies изучает возможности NVIDIA Earth-2 для прогнозирования солнечной энергетики, оцениваяnowcast-прогнозы солнечной радиации на базе StormScope на двух фотоэлектрических площадках и разрабатывая модели для предоставления метеорологической информации с субчасовыми интервалами. Эта работа исследует, как более подробные прогнозы могут помочь предвидеть изменения в производстве солнечной энергии.
Space42 разработала SARDiff4Height, используя CorrDiff и NVIDIA PhysicsNeMo. Это исследование оценивает высоту поверхности по одному радиолокационному изображению и создает карты неопределенности, помогая аналитикам понять, где оценки требуют более тщательной проверки.
Изучите и исследуйте возможности с Earth2Studio’s forecasting examples. Прочитайте тематическое исследование AXA о рисках ураганов и материал о качестве воздуха в Манчестере, чтобы узнать, как команды адаптируют ИИ для прогнозирования погоды к решению специализированных задач.
