Nvidia анонсировала семейство ИИ-моделей Earth-2 для революции в прогнозировании погоды

Открытая платформа для метеорологического ИИ

Компания Nvidia представила Earth-2 — новое семейство открытых моделей искусственного интеллекта, призванных кардинально изменить традиционные методы прогнозирования погоды и климата. По заявлению разработчиков, Earth-2 представляет собой первый в своем роде открытый набор инструментов и моделей, который позволяет специалистам в области метеорологии объединять разрозненные ИИ-возможности и развертывать готовые к промышленному использованию решения на собственной инфраструктуре.

Платформа призвана демократизировать доступ к передовым системам прогнозирования, предлагая полный стек программного обеспечения. Это означает, что организации — от национальных метеослужб до энергетических компаний — смогут запускать, дорабатывать и масштабировать эти системы, используя собственные графические процессоры (GPU) вместо дорогостоящих суперкомпьютеров.

Ключевые компоненты семейства Earth-2

Семейство Earth-2 включает в себя несколько специализированных моделей и инструментарий PhysicsNeMo для настройки ИИ-моделей на физические законы. В состав входят:

• Earth-2 Medium Range: Модель для среднесрочного прогнозирования, обеспечивающая высокую точность на срок до 15 дней по более чем 70 метеорологическим переменным (температура, давление, ветер, влажность). Утверждается, что она превосходит ведущие открытые аналоги по ключевым отраслевым метрикам.
• Earth-2 Nowcasting: Система, использующая генеративный ИИ (архитектура StormScope) для создания прогнозов в масштабе страны с разрешением до километра. Она способна выдавать сводки об опасных явлениях и локальных штормах на период от 0 до 6 часов всего за несколько минут. Это первая ИИ-система, которая превзошла традиционные физические модели в краткосрочном прогнозировании осадков.
• Earth-2 Global Data Assimilation: Модель на основе архитектуры HealDA, которая генерирует начальные условия для прогнозов — «снимки» текущего состояния атмосферы. В отличие от традиционных часов работы на суперкомпьютерах, эта система способна формировать глобальные начальные условия за секунды на GPU.
• Earth-2 CorrDiff: Использует генеративную архитектуру для масштабирования прогнозов с низким разрешением до детализированных региональных полей, что ускоряет локальное прогнозирование в 500 раз по сравнению с классическими методами.
• Earth-2 FourCastNet3: Обеспечивает высокую точность прогнозирования различных переменных, превосходя традиционные ансамблевые модели и выдавая результаты до 60 раз быстрее некоторых современных подходов.

Ускорение и повышение детализации

Общее преимущество моделей Earth-2 заключается в том, что ИИ ускоряет все этапы метеорологического процесса: от первичной обработки спутниковых, радарных и наземных данных до конечного прогнозирования. Объединение данных высокого разрешения позволяет ИИ-системам создавать непрерывную оценку атмосферных условий.

Особенно заметно ускорение достигается при формировании начальных условий. Например, Earth-2 Global Data Assimilation в сочетании с Earth-2 Medium Range создает полностью основанный на ИИ конвейер, который обещает наиболее точные прогнозы, доступные в открытом доступе.

Практическое применение и доступность

Внедрение моделей уже началось. По данным Nvidia, некоторые компоненты, такие как Medium Range и Nowcasting, уже доступны через платформу Earth2Studio, а также на площадках GitHub и Hugging Face. Модель Global Data Assimilation ожидается позднее в 2026 году.

Среди первых пользователей платформы уже значатся национальные и коммерческие прогностические службы, включая Израильскую метеорологическую службу, которая, по имеющимся данным, сократила время вычислений на 90% при использовании модели CorrDiff. Кроме того, энергетические компании, такие как TotalEnergies и Southwest Power Pool, заинтересованы в новых возможностях для более точного планирования возобновляемых источников энергии и управления надежностью энергосетей, где даже минутные изменения погоды имеют критическое значение.

Будущее метеорологии

Запуск Earth-2 знаменует собой переход от ресурсоемких, основанных на физике моделей, требующих огромных вычислительных мощностей, к доступным, ускоренным ИИ-решениям. Это открывает возможности для более быстрого реагирования на погодные аномалии и углубленного моделирования климатических изменений, делая высокоточное прогнозирование доступным не только для крупнейших мировых центров.