Este es el gemelo digital del clima de la Tierra anunciado por NVIDIA. La Weather Company y la Administración Meteorológica de Taiwán se encuentran entre las primeras empresas en adoptar las nuevas API Earth-2 Nube, que utilizan la IA para acelerar la creación de simulaciones de alta resolución y la visualización del tiempo y el clima mundiales a una innovadora escala de 2 kilómetros.
Con el fin de acelerar los esfuerzos para combatir los US＄ 140 mil millones en pérdidas económicas debidas a condiciones meteorológicas extremas causadas por el cambio climático, NVIDIA anuncia su plataforma en la nube Earth-2 climate digital twin para simular y visualizar el tiempo y el clima a una escala sin precedentes.
Parte de los microservicios NVIDIA CUDA-X™ anunciados por separado, las nuevas API en la nube de Earth-2 en NVIDIA DGX Cloud™ permiten a prácticamente cualquier usuario crear emulaciones impulsadas por IA para acelerar la entrega de simulaciones interactivas de alta resolución que abarcan desde la atmósfera global y la nubosidad local hasta tifones y turbulencias.
“Los desastres meteorológicos ya son normales: sequías históricas, huracanes catastróficos e inundaciones generacionales aparecen en las noticias con una frecuencia alarmante”, afirma Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Las API de la nube Earth-2 pretenden ayudarnos a prepararnos mejor para las condiciones meteorológicas extremas e inspirarnos para tomar medidas para moderarlas”.
IA generativa innovadora para la tecnología climática
Las API de Earth-2 ofrecen modelos de IA y emplean un nuevo modelo generativo de IA de NVIDIA denominado CorrDiff, que utiliza modelos de difusión de última generación y genera imágenes con una resolución 12,5 veces superior a la de los modelos numéricos actuales, 1.000 veces más rápido y 3.000 veces más eficiente desde el punto de vista energético. Corrige las imprecisiones de las predicciones de resolución gruesa y sintetiza métricas críticas para la toma de decisiones. CorrDiff es un modelo generativo de inteligencia artificial pionero en su género que proporciona superresolución, sintetiza nuevos parámetros de interés para las partes interesadas y aprende la física del clima local a una escala precisa a partir de conjuntos de datos de alta resolución.
La Administración Meteorológica Central de Taiwán tiene previsto utilizar estos modelos de difusión para predecir con mayor precisión la llegada de tifones. Cuando se emite una alerta de tifón, la prioridad es minimizar las víctimas llevando a cabo evacuaciones tempranas basadas en información de calidad generada por los organismos pertinentes, entre ellos el Centro Nacional de Ciencia y Tecnología para la Reducción de Desastres (NCDR) de Taiwán. En la última década, el número de muertes por tifones ha disminuido.
“Taiwán es un componente crítico de la cadena mundial de suministro, y el análisis del riesgo de inundaciones y la preparación para las evacuaciones son fundamentales para nuestro mandato”, afirma Chia-Ping Cheng, administrador de la CWA.
Con más de 136 tifones azotando la isla desde 2000, el uso de Earth-2 para mitigar estos impactos es clave para mejorar la calidad y resolución de la información sobre catástrofes, afirma el NCDR.
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Otro componente importante de las API en la nube de Earth-2 es NVIDIA Omniverse™, una plataforma informática que permite a individuos y equipos desarrollar flujos de trabajo y aplicaciones 3D basadas en la descripción universal de escenas (OpenUSD).
Weather Company, líder mundial en predicción meteorológica y análisis de datos, tiene previsto integrar sus datos meteorológicos y herramientas Weatherverse con Omniverse. Lo que permitirá a los clientes que creen gemelos digitales comprender y visualizar mejor el impacto de las condiciones meteorológicas reales por primera vez. The Weather Company también tiene previsto explorar el uso de la IA generativa basada en la puntuación de NVIDIA para sus servicios Weatherverse. La solución Weather Engine para inteligencia meteorológica de nivel empresarial y nuevos productos de modelización meteorológica de alta resolución.
“Para ayudar a afrontar con eficacia los retos actuales y futuros relacionados con el clima, ahora más que nunca es fundamental incorporar datos meteorológicos reales y fiables a escala global a entornos de gemelos digitales que permitan analizar, planificar y simular mejor los impactos climáticos”, afirma Sheri Bachstein, CEO de Weather Company. “Llevamos años trabajando con NVIDIA en la aceleración en la GPU de GRAF, nuestro sistema propio de modelización del clima, y tenemos previsto adoptar las API de Earth-2 para crear simulaciones de mayor resolución y eficiencia energética a un coste menor.”
Otros de los primeros en adoptar las API de Earth-2 son compañías de plataformas de análisis meteorológico como Spire y Meteomatics. Que pueden aprovechar sus fuentes de datos propias y la asimilación de datos para producir previsiones precisas. Así como las start-ups Tomorrow.io, north܂io y ClimaSens. Que están explorando nuevas soluciones para aplicaciones de tecnología climática.
“Estamos ante una oportunidad sin precedentes de utilizar la tecnología como aliada para mitigar los impactos del cambio climático y prevenir desastres naturales. Con la plataforma en la nube Earth-2 climate digital twin de NVIDIA, podemos acelerar significativamente nuestros esfuerzos para combatir las pérdidas económicas provocadas por las condiciones meteorológicas extremas. Se trata de un gran paso adelante para nuestro medio ambiente”, añade Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.
Computación basada en la nube DGX
Las API de Earth-2 utilizan DGX Cloud para proporcionar aceleración de pila completa para soluciones meteorológicas y climáticas. Esto incluye pipelines de IA óptimos para modelos como FourCastNet, GraphCast y Deep Learning Weather Prediction. También incluye la aceleración en la GPU de modelos numéricos de predicción meteorológica, como ICON, en los últimos sistemas NVIDIA Grace Hopper™. Al ejecutarse en superordenadores NVIDIA DGX GH200, HGX™ H100 y OVX™, Earth-2 puede proporcionar una forma de simular y visualizar simulaciones climáticas globales a una velocidad y escala sin precedentes.
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