Nvidia Earth-2 acelera los pronósticos del tiempo y reduce los costes computacionales significativamente.
Earth-2 incluye CorrDiff, FourCastNet3, Pronóstico a Medio Plazo, Nowcasting, Asimilación Global de Datos y el framework PhysicsNeMo.
Compañías energéticas confían en Earth-2 para mejorar la fiabilidad de la red y las predicciones fotovoltaicas.
Nvidia ha presentado su nueva familia de modelos de IA abiertos, Earth-2, que según la empresa podría transformar la predicción meteorológica y climática tal como la conocemos.
La familia Earth-2 integra modelos como CorrDiff, FourCastNet3, Pronóstico a Medio Plazo, Nowcasting, Asimilación Global de Datos y el framework PhysicsNeMo para entrenar y ajustar modelos de IA-física.
Estos modelos combinan datos de alta resolución de satélites, radares y estaciones meteorológicas para ofrecer estimaciones continuas de las condiciones atmosféricas.
Modelado de alta resolución para pronósticos rápidos
Earth-2 usa inteligencia artificial generativa para acelerar cada etapa del pronóstico, desde procesar datos observacionales hasta generar predicciones globales y de tormentas localizadas.
CorrDiff emplea una arquitectura de IA generativa para refinar predicciones continentales generales y convertirlas en pronósticos regionales de alta resolución, logrando resultados hasta 500 veces más rápido que los métodos tradicionales.
FourCastNet3 ofrece pronósticos precisos de viento, temperatura y humedad, superando a los modelos de conjunto convencionales y siendo hasta 60 veces más veloz.
El sistema también integra modelos del Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo, Microsoft y Google, permitiendo a los usuarios combinar múltiples enfoques en un solo framework.
PhysicsNeMo de Nvidia permite que los modelos de IA-física se entrenen y ajusten a gran escala, ofreciendo flexibilidad tanto para pronósticos operativos como para investigación científica.
La Asimilación Global de Datos de Earth-2 produce las condiciones atmosféricas iniciales en segundos usando GPUs, en lugar de horas en supercomputadoras, permitiendo una integración más rápida en otros modelos.
Organizaciones de los sectores de investigación, energía y gobierno ya utilizan estas herramientas de IA para mejorar la precisión de los pronósticos y reducir costos computacionales.
El Servicio Meteorológico de Israel ya usa CorrDiff y planea desplegar Nowcasting para predicciones de alta resolución hasta ocho veces al día.
Compañías energéticas como TotalEnergies, Eni y GCL están probando Earth-2 para mejorar las operaciones de la red, la concienciación de riesgos a corto plazo y la previsión fotovoltaica.
Brightband y meteorólogos en Taiwán utilizan Earth-2 CorrDiff y Pronóstico a Medio Plazo para ofrecer pronósticos globales y locales precisos. The Weather Company está evaluando Nowcasting para predicciones ultra-cortas de tormentas locales.
Estas herramientas de IA reducen la demanda computacional, con algunos modelos reportando una reducción del 90% en el tiempo de cálculo comparado con métodos clásicos en clústeres de CPU.
La disponibilidad de código abierto de Earth-2 en plataformas como Hugging Face y GitHub permite a investigadores, empresas y startups ajustar los pronósticos a condiciones locales.
Al combinar múltiples modelos y herramientas de IA, las organizaciones pueden generar perspectivas probabilísticas y prácticas que informan decisiones en agricultura, energía, respuesta ante desastres y evaluación de riesgos de seguros.
“Filosófica y científicamente, es un regreso a la simplicidad… Nos estamos alejando de arquitecturas de IA especializadas y complejas, acercándonos al futuro de las arquitecturas transformer, simples y escalables,” dijo Mike Pritchard, director de simulación climática en Nvidia.
“Esto proporciona los bloques fundamentales que usa cualquier actor del ecosistema —servicios meteorológicos nacionales, firmas de servicios financieros, compañías energéticas— cualquiera que quiera construir y refinar modelos de pronóstico del tiempo.”
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