NVIDIA a lansat Earth-2, un set complet de modele și unelte bazate pe inteligență artificială care pot face prognoze meteo mult mai rapid și mai ieftin decât metodele clasice. Este pentru prima dată când apare un pachet complet, deschis și gratuit, care acoperă tot lanțul unei prognoze meteo, de la datele brute culese de sateliți și radare până la estimări pe termen scurt sau mediu, inclusiv prognoze globale pe 15 zile sau avertizări locale de furtuni.
Până acum, prognoza meteo se baza aproape exclusiv pe super computere uriașe care rulau modele fizice extrem de complexe, consumatoare de timp și energie. Earth-2 schimbă abordarea: folosește AI antrenată pe volume uriașe de date reale, astfel încât calculele care înainte durau ore sau zile pot fi făcute în minute, pe infrastructură mult mai accesibilă. Asta înseamnă că nu doar marile agenții meteo își pot permite prognoze avansate, ci și țări mai mici, companii, startup-uri sau instituții publice.
Earth-2 nu este un singur program, ci o „familie” de modele. Unele sunt specializate în prognoze pe termen mediu, de până la 15 zile, altele în nowcasting, adică prognoze pe câteva ore, foarte detaliate, utile mai ales pentru furtuni, ploi torențiale sau fenomene periculoase. Există și un model care se ocupă de integrarea datelor inițiale, practic o fotografie foarte precisă a atmosferei la momentul zero, fără de care nu se poate face nicio prognoză corectă. Toate acestea rulează mult mai rapid pe plăci grafice decât pe super computerele clasice.
Un aspect important este că aceste modele sunt open source. Asta înseamnă că pot fi analizate, modificate și adaptate de oricine, nu doar folosite „ca atare”. Comunitatea științifică, agențiile meteo și companiile pot colabora, compara rezultate și îmbunătăți constant modelele. Deja sunt folosite sau testate de servicii meteo naționale, companii din energie, firme de asigurări și operatori de rețele electrice, pentru că o prognoză mai rapidă și mai precisă înseamnă decizii mai bune și costuri mai mici.
În practică, impactul se vede clar. Prognoze locale mai rapide pot ajuta la avertizarea timpurie pentru inundații sau furtuni. În energie, estimările mai bune ale vântului sau soarelui ajută la echilibrarea rețelelor electrice. În asigurări, modelele pot simula mii de scenarii de dezastre pentru evaluarea riscurilor. Iar pentru cercetători, Earth-2 deschide drumul către o mai bună înțelegere a climei și a modului în care evoluează atmosfera.
Earth-2 nu înseamnă doar prognoză meteo mai rapidă. Înseamnă democratizarea accesului la tehnologie de vârf, reducerea dependenței de super computere scumpe și un pas important spre prognoze mai precise, mai accesibile și mai ușor de adaptat la nevoile reale ale fiecăruia.
Câteva explicații mai tehnice
Din punct de vedere tehnic, Earth-2 este construit ca un pipeline AI complet, nu ca un model izolat. Practic, NVIDIA a pus cap la cap toate etapele clasice ale prognozei meteo într-o arhitectură unificată, accelerată pe GPU și gândită să fie rulată end-to-end fără super computere tradiționale.
La bază stă asimilarea datelor, adică transformarea observațiilor brute în condiții inițiale coerente pentru prognoză. Aici intervine Earth-2 Global Data Assimilation, bazat pe arhitectura HealDA. Modelul preia date eterogene din sateliți, radare, baloane meteorologice și stații meteo și le aranjează într-o reprezentare continuă a stării atmosferei globale. Spre deosebire de metodele numerice clasice, care rezolvă sisteme mari de ecuații diferențiale și pot rula ore întregi pe CPU, acest model produce condiții inițiale în secunde pe GPU, cu o rezoluție spațială comparabilă.
Următorul strat este prognoza propriu-zisă. Earth-2 Medium Range folosește arhitectura Atlas, un model de tip deep learning conceput pentru prognoze de până la 15 zile. Din punct de vedere tehnic, vorbim de un model multi variabil care operează simultan pe peste 70 de variabile atmosferice, inclusiv temperatură, presiune, vânt, umiditate și vapori de apă. Modelul este antrenat pe analize climatice de tip ERA5 și învață direct dinamica atmosferică, fără a integra explicit ecuațiile Navier-Stokes. Rezultatul este o inferență rapidă, cu latență redusă, care pe benchmark-urile standard depășește multe modele open existente.
Pentru prognoze pe termen foarte scurt, Earth-2 Nowcasting folosește arhitectura StormScope, bazată pe AI generativ. Aici nu se mai prezic direct variabile fizice clasice, ci se generează secvențe coerente de imagini radar și satelit, din care se pot deduce precipitații și structura furtunilor. Tehnic, modelul funcționează la rezoluție kilometrică și acoperă intervale de la zero la șase ore, cu inferență în câteva minute la scară națională. Este prima implementare AI care depășește modelele fizice tradiționale la prognoza precipitațiilor pe termen foarte scurt, prin simularea directă a evoluției sistemelor convective.
Un alt element cheie este downscaling-ul. Earth-2 CorrDiff utilizează o arhitectură generativă de tip diffusion pentru a transforma prognoze grosiere, continentale, în câmpuri regionale de mare rezoluție. Tehnic, este un proces de super-rezoluție condiționată, care păstrează coerența fizică a câmpurilor meteo și rulează de până la sute de ori mai rapid decât metodele numerice clasice de rafinare a grilei.
Toate aceste modele sunt integrate într-un ecosistem deschis. Ele pot fi antrenate și ajustate cu NVIDIA PhysicsNeMo, un framework Python pentru modele AI-fizică, și sunt distribuite prin Earth2Studio, Hugging Face și GitHub. Din punct de vedere operațional, asta înseamnă că un institut sau o companie poate rula întregul lanț pe propria infrastructură GPU, fără dependență de servicii cloud proprietare sau super computere dedicate.
Earth-2 mută prognoza meteo din zona calculului numeric intensiv pe CPU în zona inferenței AI accelerate pe GPU. Nu elimină complet modelele fizice, dar le poate înlocui sau completa în multe scenarii operaționale, cu un raport mult mai bun între acuratețe, timp de calcul și cost. Din acest motiv, este văzut mai degrabă ca o schimbare de paradigmă decât ca un simplu upgrade incremental.
Unde sunt instrumentele meteo AI?
Iată linkurile oficiale către modelele open-source și uneltele NVIDIA Earth-2, exact cele anunțate și folosite în producție.
Modelele open sunt distribuite public pe Hugging Face, unde pot fi descărcate, testate și integrate direct:
Codul sursă, framework-urile și scripturile de rulare sunt publicate pe GitHub. Repository-urile relevante includ:
fourcastnet https://github.com/NVlabs/FourCastNet
corrdiff https://github.com/search?q=corrdiff&type=repositories&p=1
Frameworkul folosit pentru antrenare și fine-tuning este NVIDIA PhysicsNeMo: https://github.com/NVIDIA/physicsnemo
