A Nvidia Expande a Suite Earth-2 com Três Novos Modelos de Código Aberto para Simulações Avançadas de Tempo e Clima

Resumido

A Nvidia adicionou três novos modelos de código aberto à sua suíte Earth-2, fornecendo ferramentas para previsão do tempo, assimilação de dados e simulação climática.

A empresa de tecnologia NVIDIA anunciou três novos modelos de código aberto dentro da sua família Earth-2, destinados a simplificar o desenvolvimento de aplicações de previsão do tempo ao longo de todo o fluxo de trabalho meteorológico, incluindo assimilação de dados, previsão, nowcasting, downscaling e tarefas relacionadas.

Os desenvolvedores podem aproveitar o software de código aberto da NVIDIA, como o Earth2Studio para construir pipelines de inferência e o Physics Nemo para treino de modelos, para criar rapidamente simulações de clima e tempo.

A suíte Earth-2 consolida uma variedade de ferramentas e modelos acelerados, unindo capacidades que tradicionalmente estavam dispersas no panorama de IA para clima e tempo. Sua estrutura totalmente aberta permite que os desenvolvedores personalizem e aprimorem as simulações de acordo com suas próprias necessidades, utilizando dados e infraestrutura proprietários para produzir previsões de clima e tempo autogeridas e soberanas.

Com essa abordagem, a Earth-2 oferece um conjunto líder de modelos abertos de clima e tempo, apoiados por um ecossistema acessível de software, possibilitando a criação de capacidades de previsão personalizadas e totalmente controladas.

NVIDIA Expande Suite de IA de Clima Earth-2 no Hugging Face com StormScope, Atlas e HealDA

Lançado no Hugging Face, o Earth-2 Nowcasting apresenta a arquitetura de modelo chamada StormScope, que utiliza IA generativa para produzir previsões de alta resolução e curto prazo. O sistema gera previsões de tempestades locais e condições meteorológicas perigosas até seis horas antes, entregando resultados em minutos.

Ao simular diretamente a dinâmica das tempestades e prever saídas de satélites e radares, o Earth-2 Nowcasting é capaz de superar modelos tradicionais baseados em física em previsões de precipitação de curto prazo. A versão atual foi treinada com observações de satélites geoestacionários sobre os Estados Unidos contíguos, embora a metodologia possa ser adaptada para outras regiões com cobertura satelital semelhante.

Paralelamente, o Earth-2 Medium Range, também disponível na plataforma, é construído com uma nova arquitetura de modelo Atlas, projetada para previsão de médio prazo até 15 dias à frente. O sistema prevê mais de setenta variáveis atmosféricas, incluindo temperatura, vento, pressão e humidade, usando uma arquitetura de transformador de difusão latente que modela mudanças incrementais na atmosfera para preservar a coerência estrutural e minimizar erros. Testes de benchmark indicam que o Earth-2 Medium Range supera outros modelos de previsão abertos, incluindo o GenCast, em variáveis comumente usadas na indústria.

Além disso, em breve no Hugging Face, o Earth-2 Global Data Assimilation contará com a arquitetura HealDA, que gera condições atmosféricas iniciais em milhares de locais ao redor do mundo, incluindo temperatura, velocidade do vento, humidade e pressão do ar. Ao produzir esses instantâneos em segundos em GPUs, em vez de horas em supercomputadores tradicionais, o HealDA possibilita uma inicialização mais rápida e precisa para as previsões. Quando combinado com o Earth-2 Medium Range, forma um pipeline totalmente movido a IA capaz de fornecer previsões altamente precisas em escala.

Essas adições ampliam a suíte existente de modelos abertos de clima e tempo da NVIDIA, que inclui o FourcastNet3, CorrDiff, cBottle e DLESym. Para apoiar esse ecossistema, o NVIDIA Earth2Studio fornece uma estrutura Python de código aberto para construir rapidamente simulações de IA de clima e tempo, oferecendo ferramentas para inferência e integração com os novos checkpoints de modelos.