NVIDIA Earth-2 新增了一款以歐洲氣象與氣候資料訓練的區域預測模型，擴充其開放式 AI 工具，用於在地化預測。NVIDIA 在 10 月 22 日發布的報告中介紹 StormScope EU，並說明保險公司、能源企業及研究人員如何調整 Earth-2 模型，以執行專門任務，應用範圍涵蓋颶風風險研究至太陽能預測。
重點摘要
- StormScope EU 使用 EUMETSAT 衛星觀測資料，每 10 分鐘預測一次 16 個 Meteosat 頻道的雲況變化。
- AXA 正研究逾 1,000 個模擬季節中的颶風風險，TotalEnergies 則在兩座光伏電站評估太陽輻射預測。
- 其他專案則調整 Earth-2 模型，用於結合閃電資訊的預警、英國空氣品質建模，以及透過雷達影像估算地表高度。
目錄
NVIDIA Earth-2 新增歐洲預測流程
新推出的 StormScope EU 模型著重於區域短期預測。NVIDIA 在 GTC Berlin 展示這款模型，並與 Earthmover 合作開發互動式示範，將傳入的衛星觀測資料與預測相連，讓參觀者透過地圖進行探索。
此流程使用 Earth2Studio 執行預測，並透過 Earthmover 的平台管理及提供結果。衛星觀測資料每 10 分鐘更新一次，預測結果也隨之更新。Earthmover 以地圖圖磚形式提供輸出，讓使用者無須下載完整資料集，就能檢視歐洲各地的預測。
NVIDIA 的整體方法讓開發人員能針對不同任務結合模型：StormScope 負責短期預測，CorrDiff 則為較粗略的氣象資料增添在地細節。開源的 PhysicsNeMo 框架提供工具，讓組織運用自有資料與專業知識訓練及客製化模型。
保險與能源專案聚焦特定決策需求
AXA 正運用 Earth-2 的 FourCastNet 3，研究超越歷史紀錄範圍的區域颶風風險。其研究涵蓋逾 1,000 個模擬季節，NVIDIA 表示，產生的洞見可用於風險評估，並協助客戶集中投入預防工作。
TotalEnergies 的工作仍處於探索階段。該公司正在兩座光伏電站評估以 StormScope 為基礎的太陽輻射即時預報，並開發旨在以不到一小時的間隔提供氣象資訊的模型。此專案探討更精細的預測是否有助於預判太陽能發電量的變化。
Vaisala Xweather 正將 Earth-2 與專有觀測資料、閃電資料及預測專業知識相結合，應用於其氣象情報平台。其工作包括將閃電資料整合至 StormScope，以延長短期預測的預警時間，並透過軟體即服務產品及 AI 助理整合功能提供警報。
研究人員將模型拓展至氣象以外領域
曼徹斯特大學的研究人員調整 CorrDiff，用於英國空氣品質建模。他們在 NVIDIA 支援的 Isambard-AI 超級電腦上訓練模型，並在 NVIDIA DGX Spark 系統上於本地端執行，展示一套涵蓋國家級超級電腦基礎設施與桌上型硬體的工作流程。
Space42 使用 CorrDiff 和 PhysicsNeMo 開發 SARDiff4Height。這項研究利用單張雷達影像估算地表高度，並產生不確定性地圖，指出分析人員可能需要更仔細檢視估算結果的區域。
結論
StormScope EU 為 Earth-2 增添一項以歐洲為重點的預測選項。相關專案顯示，各組織正如何調整這些模型，以因應特定風險與環境議題；不過，若干應用仍在評估或開發階段。
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