NVIDIA Earth-2 ha añadido un modelo regional de predicción entrenado con datos meteorológicos y climáticos europeos, ampliando sus herramientas abiertas de IA para realizar predicciones localizadas. En un informe del 22 de octubre, NVIDIA presentó StormScope EU junto con iniciativas de aseguradoras, empresas energéticas e investigadores que adaptan los modelos de Earth-2 a tareas especializadas, con aplicaciones que van desde estudios de riesgo de ciclones hasta la predicción de la energía solar.
Conclusiones clave
- StormScope EU predice la evolución de las condiciones de nubosidad en 16 canales de Meteosat, con intervalos de 10 minutos, utilizando observaciones satelitales de EUMETSAT.
- AXA estudia el riesgo de ciclones en más de 1.000 temporadas simuladas, mientras que TotalEnergies evalúa pronósticos de radiación solar en dos instalaciones fotovoltaicas.
- Otros proyectos adaptan los modelos de Earth-2 para generar alertas que incorporan datos de rayos, modelar la calidad del aire en el Reino Unido y estimar la altura de la superficie a partir de imágenes de radar.
Índice
- NVIDIA Earth-2 incorpora un flujo de predicción europeo
- Proyectos de seguros y energía enfocados en decisiones concretas
- Los investigadores amplían los modelos más allá del tiempo meteorológico
- Conclusión
NVIDIA Earth-2 incorpora un flujo de predicción europeo
El nuevo modelo StormScope EU está orientado a la predicción regional a corto plazo. En GTC Berlín, NVIDIA lo presenta mediante una demostración interactiva desarrollada con Earthmover, que conecta las observaciones satelitales entrantes con pronósticos que los visitantes pueden explorar en un mapa.
El flujo de trabajo utiliza Earth2Studio para generar pronósticos y la plataforma de Earthmover para gestionar y ofrecer los resultados. Las actualizaciones llegan con nuevas observaciones satelitales cada 10 minutos. Earthmover distribuye los resultados en forma de teselas de mapa, lo que permite a los usuarios examinar las predicciones en toda Europa sin descargar conjuntos de datos completos.
El enfoque más amplio de NVIDIA permite a los desarrolladores combinar modelos para distintas tareas: StormScope se ocupa de las predicciones a corto plazo, mientras que CorrDiff añade detalles locales a datos meteorológicos de menor resolución. El marco de código abierto PhysicsNeMo proporciona herramientas para entrenar y personalizar modelos con los datos y conocimientos propios de las organizaciones.
Proyectos de seguros y energía enfocados en decisiones concretas
AXA utiliza FourCastNet 3 de Earth-2 para examinar el riesgo regional de ciclones más allá de los registros históricos. Su trabajo abarca más de 1.000 temporadas simuladas y genera información que, según NVIDIA, puede contribuir a las evaluaciones de riesgo y ayudar a los clientes a centrar sus esfuerzos de prevención.
El trabajo de TotalEnergies sigue en fase exploratoria. La empresa evalúa pronósticos inmediatos de radiación solar basados en StormScope en dos instalaciones fotovoltaicas y desarrolla modelos concebidos para proporcionar información meteorológica en intervalos inferiores a una hora. El proyecto analiza si unos pronósticos más detallados podrían ayudar a anticipar cambios en la generación de energía solar.
Vaisala Xweather combina Earth-2 con observaciones propias, datos de rayos y conocimientos especializados en pronósticos para sus plataformas de inteligencia meteorológica. Entre sus iniciativas se encuentra la adaptación de StormScope con datos de rayos para mejorar el plazo de anticipación de las predicciones a corto plazo y ofrecer alertas mediante productos de software como servicio e integraciones con asistentes de IA.
Los investigadores amplían los modelos más allá del tiempo meteorológico
Investigadores de la Universidad de Manchester adaptaron CorrDiff para modelar la calidad del aire en el Reino Unido. Entrenaron el modelo en la supercomputadora Isambard-AI, equipada con tecnología de NVIDIA, y lo ejecutaron localmente en sistemas NVIDIA DGX Spark, demostrando un flujo de trabajo que abarca desde la infraestructura nacional de supercomputación hasta el hardware de escritorio.
Space42 desarrolló SARDiff4Height utilizando CorrDiff y PhysicsNeMo. La investigación estima la altura de la superficie a partir de una sola imagen de radar y también genera mapas de incertidumbre que indican dónde los analistas podrían tener que examinar las estimaciones con más detenimiento.
Conclusión
StormScope EU incorpora a Earth-2 una opción de predicción centrada en Europa. Los proyectos complementarios muestran cómo las organizaciones adaptan los modelos a riesgos y cuestiones medioambientales específicos, aunque varias aplicaciones siguen en fase de evaluación o desarrollo.
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