Earth-2

インタラクティブなビジュアライゼーションを備えた、AI を活用した高速化された高解像度の気候・気象ソリューションを開発するためのプラットフォーム。

概要

気候デジタル ツイン クラウド プラットフォーム

NVIDIA Earth-2 は、AI、GPU 高速化、物理シミュレーション、コンピューター グラフィックスの力を組み合わせて、アプリケーション開発によって、かつてない精度とスピードで、地球規模の気象/気候予測をシミュレーションおよび視覚化します。 このプラットフォームは、AI、可視化、シミュレーション用の開発ツール、マイクロサービス、リファレンス実装で構成されています。 Earth-2 向け NVIDIA NIM™ マイクロサービスにより、ユーザーは、AI で高速化されたモデルを活用して、気候と天候の実際の結果を最適化およびシミュレーションすることができます。

気候テクノロジ企業、高解像度でエネルギー効率が高く、より正確な気象予測と災害準備のためにNVIDIA Earth-2を採用

AI を搭載した気象分析と予測アプリケーション開発のためのリファレンス アーキテクチャ。

気候科学の開発プラットフォーム

YouTube 動画サムネイルを使用

より高い解像度と大規模な AI トレーニング

Earth-2 の高速化システムにより、気候科学者はキロメートル規模の気候シミュレーションを作成し、大規模な AI トレーニングと推論を実施し、低遅延の相互作用性を実現できます。 NVIDIA PhysicsNeMo は、気候・気象シミュレーションのための多数のニューラル ネットワーク モデルのサポートを統合しています。

GPU を最適化/高速化された気候シミュレーション

Earth-2 開発プラットフォームは、GPU により高速化さられた km スケールの数値気候シミュレーションのために最適化され、1日あたりのシミュレーション日数 (SDPD) を最大化します。

データ連携とインタラクティブな気象ビジュアライゼーション

NVIDIA Omniverse は、世界中で気象条件を描写する超大規模で高忠実度のインタラクティブなビジュアライゼーションを可能にします。 Omniverse Nucleus には、外部データベースとライブフィード全体で透過的なデータアクセスを提供するデータフェデレーションエンジンが含まれています。

Earth-2 ツールとマイクロサービス

Earth-2 の AI ツールとマイクロサービス

AI

Earth-2 の AI ツールとマイクロサービスにより、気候・気象アプリケーション開発者は、トレーニング済みモデル、トレーニングパイプライン、NVIDIA PhysiscNeMoを使用するとともに、リファレンス AI 推論パイプラインを活用してカスタム データでファインチューニングできます。 Earth-2 は、コミュニティモデルのポートフォリオを提供します。 これらのモデルは、ダウンスケーリングにより、大規模なアンサンブルや高解像度の予測を効率的に生成する能力において変革をもたらします。

クラウド上の高解像度な地球規模の気候データをインタラクティブに可視化する

ビジュアライゼーション

インタラクティブなビジュアライゼーション マイクロサービスにより、大規模な気象/気候データの視覚化と分析が可能になります。 Earth-2 気象分析のための NVIDIA Omniverse™ Blueprint では、開発者が Omniverse SDK とマイクロサービスを使用して、NVIDIA RTX™を搭載したビジュアライゼーションパイプラインを構築する方法を紹介します。 また、Blueprintは、パートナーが自社のデータプラットフォームを AI パイプラインに統合するためのテンプレートを提供します。

シミュレーション マイクロサービス

シミュレーション

シミュレーション マイクロサービスは、NVIDIA GPU プラットフォーム上の数値気象予測 (NWP) モデルのカプセル化、調整、高速化を可能にします。

シミュレーション サービスは近日中に提供予定です。開発プロセスに参加いただくために、Earth-2 チームにご連絡ください。

Earth-2 AI スタック

Earth2Studio

Earth2Studio

さまざまな最先端の AI 気象/気候モデルによる実験とプロトタイピングを、ユーザーが迅速に立ち上げて実行できるように設計された Python ベースの GPU で高速化されたパッケージ。

気象ソリューション プロバイダー向け NVIDIA NIM​​

生成 AI のダウンスケーリングのためのCorrDiff NIM

生成 AI のダウンスケーリングを 500 倍高速化し、エネルギー効率を 10,000 倍向上させることができます。 これは、現在のアプリケーションとワークフローの機能を強化するもので、企業 (米国で現在利用可能) は、より多くのデータセットを生成し、より精度が向上した気象現象の確率分布を得ることができます。

NVIDIA NIM による地球全体の気象予測​

FourCastNet NIM による地球規模の気象予測

AI ベースの地球規模での気象予測を高速化し、企業がエネルギー効率を維持、向上させながら、最大 20 倍に増大した大規模なデータセットを使用して、異常気象を捉えるソリューションの開発を可能にします。

カスタムデータに基づいて AI 気象モデルをカスタマイズ

PhysicsNeMo

ERA5、HRRR などのペタバイト規模のデータセットに基づいて、NIM マイクロサービスを大規模にトレーニングするために使用されるフィジカル AI トレーニング フレームワーク。 開発者は、トレーニングパイプラインを使用して、カスタムデータに基づいて AI 気象モデルをカスタマイズできます。

採用した各産業の主要な企業

Ai2 ロゴ
Barcelona Supercomputing Center ロゴ
Berkeley Lab ロゴ
CSCS ロゴ
Leap ロゴ
Max Plank Institut fur Meterologie ロゴ
UC Irvine ロゴ
NOAA ロゴ
UC ワシントン ロゴ

Earth-2 のデモを見る

Earth-2 が都市レベルで利用可能に

Earth-2 が都市レベルで利用可能に

都市規模のシミュレーション データが、Earth-2 惑星デジタル ツインに組み込まれるようになりました。 このビデオでは、ICON、WRF、PALM の高解像度シミュレーション データと Cesium が Earth-2 可視化サービスを使用して提供する Google Photoreal Tiles の組み合わせをご紹介することで、都市環境における疑問を解決します。

AI を活用した気象シミュレーションを視覚化する

AI を活用した気象シミュレーションを視覚化する

研究者は、AI 気象予測、シミュレーション データ、アーカイブ済みのデータをインタラクティブに可視化し、異常気象を分析しています。

Accelerating Carbon Capture and Storage with Fourier Neural Operator and NVIDIA PhysicsNeMo

フーリエ ニューラル オペレーター と NVIDIA PhysicsNeMo による二酸化炭素の回収と貯蔵の高速化

NVIDIA Omniverse と PhysicsNeMo は、分析を 700,000 倍に高速化することで、エンジニアによる二酸化炭素の回収と貯蔵の計画と運用を支援し、安全な運用と長期の貯蔵を確実に行えるようにし、大気中に排出される二酸化炭素の量を削減します。

Predicting Extreme Weather Events Three Weeks in Advance With FourCastNet

FourCastNet で 3 週間先の異常気象を予測

NVIDIA PhysicsNeMo で FourCastNet を実行することで、1,000 個のアンサンブル メンバーの 21日間の気象軌跡を、従来よりも10分の1の時間で生成でき、またエネルギー消費も1,000倍抑えることができました。

Interactive Visualization of High-Resolution, Global-Scale Climate Data in the Cloud

クラウド上の高解像度な地球規模の気候データをインタラクティブに可視化する

NVIDIA Omniverse と OpenUSD 3D フレームワーク上に構築された Earth-2 プラットフォームでは、地球規模の多様な気候シミュレーションと地理空間データセットを集約し、視覚化することができます。 クラウドネイティブ テクノロジによって可能になったこの視覚化は、世界中の誰でも閲覧することができます。

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