NVIDIA Earth-2 a ajouté un modèle régional de prévision entraîné sur des données météorologiques et climatiques européennes, élargissant ainsi ses outils d’IA ouverts pour les prévisions localisées. Dans un rapport publié le 22 octobre, NVIDIA a présenté StormScope EU ainsi que les travaux menés par des assureurs, des entreprises énergétiques et des chercheurs qui adaptent les modèles Earth-2 à des tâches spécialisées, pour des applications allant des études sur les risques cycloniques à la prévision de l’énergie solaire.

Principaux points à retenir

  • StormScope EU prévoit l’évolution de la couverture nuageuse sur 16 canaux Meteosat, à intervalles de 10 minutes, à partir des observations satellitaires d’EUMETSAT.
  • AXA étudie le risque cyclonique sur plus de 1 000 saisons simulées, tandis que TotalEnergies évalue les prévisions du rayonnement solaire sur deux sites photovoltaïques.
  • D’autres projets adaptent les modèles Earth-2 aux alertes intégrant les données de foudre, à la modélisation de la qualité de l’air au Royaume-Uni et à l’estimation de la hauteur de la surface à partir d’images radar.

Table des matières

NVIDIA Earth-2 ajoute une chaîne de prévision européenne

Le nouveau modèle StormScope EU est destiné aux prévisions régionales à court terme. À l’occasion de GTC Berlin, NVIDIA le présente dans le cadre d’une démonstration interactive développée avec Earthmover, qui relie les observations satellitaires entrantes à des prévisions que les visiteurs peuvent explorer sur une carte.

La chaîne de traitement utilise Earth2Studio pour exécuter les prévisions et la plateforme d’Earthmover pour gérer et fournir les résultats. Les mises à jour sont effectuées à l’arrivée de nouvelles observations satellitaires, toutes les 10 minutes. Earthmover fournit les résultats sous forme de tuiles cartographiques, ce qui permet aux utilisateurs d’examiner les prévisions pour l’Europe sans télécharger des jeux de données complets.

L’approche plus générale de NVIDIA permet aux développeurs de combiner des modèles pour différentes tâches : StormScope s’occupe des prévisions à court terme, tandis que CorrDiff ajoute des détails locaux à des données météorologiques plus grossières. Le framework open source PhysicsNeMo fournit des outils pour entraîner et personnaliser les modèles à l’aide des données et de l’expertise propres aux organisations.

Des projets dans l’assurance et l’énergie ciblent des décisions spécifiques

AXA utilise FourCastNet 3 d’Earth-2 pour examiner le risque cyclonique régional au-delà des données historiques. Ses travaux couvrent plus de 1 000 saisons simulées et génèrent des informations qui, selon NVIDIA, peuvent éclairer les évaluations des risques et aider les clients à cibler leurs efforts de prévention.

Les travaux de TotalEnergies en sont encore au stade exploratoire. L’entreprise évalue des prévisions immédiates du rayonnement solaire basées sur StormScope sur deux sites photovoltaïques et développe des modèles destinés à fournir des informations météorologiques à des intervalles inférieurs à une heure. Le projet examine si des prévisions plus détaillées pourraient aider à anticiper les variations de la production d’énergie solaire.

Vaisala Xweather associe Earth-2 à des observations exclusives, à des données sur la foudre et à son expertise en prévision au sein de ses plateformes d’intelligence météorologique. Ses travaux comprennent l’adaptation de StormScope avec des données sur la foudre afin d’améliorer le délai d’anticipation des prévisions à court terme et de rendre les alertes accessibles par l’intermédiaire de produits logiciels en tant que service et d’intégrations avec des assistants d’IA.

Les chercheurs étendent les modèles au-delà de la météo

Des chercheurs de l’Université de Manchester ont adapté CorrDiff à la modélisation de la qualité de l’air au Royaume-Uni. Ils ont entraîné le modèle sur le superordinateur Isambard-AI, propulsé par NVIDIA, puis l’ont exécuté localement sur des systèmes NVIDIA DGX Spark, démontrant un processus couvrant à la fois l’infrastructure nationale de calcul intensif et le matériel de bureau.

Space42 a développé SARDiff4Height à l’aide de CorrDiff et de PhysicsNeMo. La recherche estime les hauteurs de surface à partir d’une seule image radar et produit également des cartes d’incertitude, qui indiquent les endroits où les analystes pourraient devoir examiner les estimations de plus près.

Conclusion

StormScope EU ajoute à Earth-2 une option de prévision axée sur l’Europe. Les projets associés montrent comment les organisations adaptent les modèles à des risques et à des enjeux environnementaux spécifiques, tandis que plusieurs applications restent en cours d’évaluation ou de développement.

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