山东
IT之家 1 月 26 日消息，英伟达今日宣布推出 Earth-2 开放模型系列 —— 全球首个面向人工智能气象领域的全开放、加速型模型与工具套件。
据介绍，该模型让全球用户在气象人工智能的各个环节都能便捷应用这项技术，从初始观测数据处理，到生成 15 天全球天气预报或局部风暴预报，全程无门槛。
Earth-2 是首个开放、加速型模型与工具套件，支持开发者整合各类气象和气候人工智能能力，使各机构能够在自有基础设施上直接运行、微调并部署可投入生产的气象人工智能技术，真正实现技术普惠。这项开创性成果将加快气象预测速度、提升预报准确性、促进行业协作，并助力科学家更深入地理解地球大气状况。
IT之家查询获悉，全新 Earth-2 开放气象模型包括：
- Earth-2 中期预报模型（Medium Range）：采用名为 Atlas 的新型模型架构，支持对温度、气压、风、湿度等 70 余种气象变量进行高精度中期预报（最长可达 15 天）。在行业标准基准测试中，该模型在最常用的预报变量指标上表现优于主流开放模型。查看研究论文。
- Earth-2 临近预报模型（Nowcasting）：基于名为 StormScope 的新型模型架构，利用生成式人工智能实现国家级公里级分辨率预报，可在数分钟内完成 0 至 6 小时的局部风暴及灾害性天气预测。该模型通过直接模拟风暴动力学过程，成为首个在短期降水预报方面性能超越传统物理气象预测模型的 AI 方案，能够直接预测卫星和雷达影像。查看研究论文。
- Earth-2 全球数据同化模型（Global Data Assimilation）：采用名为 HealDA 的新型模型架构，可为气象预测提供初始条件 —— 即全球数千个地点的当前大气状态快照，包括温度、风速、湿度和气压等数据。该模型借助 GPU 可在数秒内生成初始条件，而传统超级计算机则需数小时。与 Earth-2 中期预报模型结合后，将形成性能最优的全 AI 开放预报流程。查看研究论文。
这些新模型将与 NVIDIA Earth-2 现有开放气象模型共同构成完整技术栈：
- Earth-2 CorrDiff：采用名为 CorrDiff 的生成式人工智能架构，可将粗分辨率的大陆尺度预报数据降尺度至高精度区域尺度气象场，提供局部预报所需的细粒度分辨率，速度较传统方法快 500 倍。
- Earth-2 FourCastNet3：在风、温度、湿度等多种气象变量的预报中具备超高精度，性能超越主流传统集合模型，媲美顶尖扩散模型，同时预报速度较这些方法快 60 倍。
此外，Earth-2 还整合了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、微软、谷歌等机构的开放模型。开发者可通过英伟达 PhysicsNeMo（一款用于大规模开发 AI 物理模型的开源 Python 框架）对 Earth-2 模型进行训练和微调。
英伟达 Earth-2 全球数据同化模型能够处理来自卫星、气象气球和气象站的复杂地球观测数据，通过 AI 模型将其转化为连续的大气状态估算结果，为后续预报提供可靠基础。
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