NVIDIA Earth-2: открытый ИИ-стек, который меняет подход к метеопрогнозированию

На конференции Американского метеорологического общества компания NVIDIA анонсировала Earth-2 — набор моделей, инструментов и библиотек для климатического и погодного искусственного интеллекта.

Это первый в отрасли открытый программный стек, который охватывает весь цикл метеопрогнозирования — от обработки данных до генерации прогнозов.

Проблема, которую решает Earth-2

Численное моделирование погоды десятилетиями оставалось уделом государственных метеослужб и крупных корпораций — задачи такого класса решались исключительно на суперкомпьютерах. Стоимость инфраструктуры и сложность развертывания отсекали стартапы, региональные агентства и научные группы от участия в этой области.

Earth-2 перестраивает эту логику. Набор включает предобученные модели, готовые к запуску, фреймворки для дообучения под конкретные задачи и библиотеки быстрого инференса. Весь путь — от приема сырых наблюдательных данных до выдачи 15-дневного глобального прогноза или детального штормового предупреждения — теперь проходит внутри одного открытого стека.

Три новые модели 2026 года

• Earth-2 Medium Range. Горизонт прогнозирования — до 15 суток, набор переменных насчитывает более 70 параметров: от температуры и давления до скорости ветра и влажности на разных высотах. По контрольным тестам, принятым в отрасли, модель опережает конкурирующие открытые решения по ключевым показателям точности.

• Earth-2 Nowcasting. Архитектура StormScope генерирует детальные штормовые прогнозы с разрешением до 1 км на временном горизонте от нуля до 6-ти часов. Принципиальное отличие от предшественников — модель не обрабатывает числовые поля, а напрямую синтезирует спутниковые и радарные снимки, воспроизводя реальную динамику облачных систем и осадков. Это первый ИИ-подход, сумевший обойти классические физические модели в задаче краткосрочного прогноза осадков.

• Earth-2 Global Data Assimilation. Архитектура HealDA берет на себя этап, который прежде требовал многочасовых расчетов на суперкомпьютерах, — построение начального состояния атмосферы по глобальной сети наблюдений. Спутники, радиозонды, наземные станции поставляют разрозненные измерения, а модель за секунды на GPU собирает из них согласованную картину атмосферы. В паре с Earth-2 Medium Range это дает лучшие показатели точности среди всех полностью ИИ-конвейеров с открытым исходным кодом.

Модели, выпущенные ранее

В стек Earth-2 входят также два ранее представленных решения:

• Earth-2 CorrDiff - получает крупномасштабный региональный прогноз и детализирует его до локального разрешения, сохраняя точность при скорости в 500 раз выше, чем у традиционных методов даунскейлинга.
• Earth-2 FourCastNet3 — универсальная модель для прогноза ветра, температуры и влажности, работающая в 60 раз быстрее диффузионных аналогов без потери точности.

Помимо собственных разработок, стек совместим с открытыми моделями ECMWF, Microsoft и Google. Дообучение и кастомизация реализуются через NVIDIA PhysicsNeMo — открытый Python-фреймворк для создания ИИ-моделей с физическими ограничениями.

Где Earth-2 уже работает в реальных задачах

• Метеорология. Brightband — провайдер ИИ-инструментов для прогнозирования — перевел Earth-2 Medium Range в промышленную эксплуатацию и ежедневно строит на его основе глобальные прогнозы. Израильская метеорологическая служба интегрировала Earth-2 CorrDiff в операционный цикл: по данным службы, вычислительные затраты при разрешении 2,5 км сократились на 90% по сравнению с численным моделированием на CPU-кластерах. The Weather Company и американская NWS тестируют новые модели для включения в рабочие процессы, к той же группе относится метеоуправление Тайваня.

• Энергетика. TotalEnergies проверяет Nowcasting для оперативного управления рисками в энергосистемах. Eni интегрирует FourCastNet и CorrDiff в аналитику газопотребления — компания рассчитывает получать вероятностные прогнозы спроса с детализацией до региона за несколько недель. Китайский производитель солнечных материалов GCL запустил Earth-2 в систему предсказания выработки фотовольтаики — точность выросла, затраты снизились. Southwest Power Pool совместно с Hitachi применяет связку Nowcasting и FourCastNet3 для суточного и внутридневного прогнозирования ветра в электросети.

• Оценка финансовых рисков. S&P Global Energy использует CorrDiff для перевода глобальных климатических данных в показатели риска на уровне конкретных локаций. Страховая группа AXA запускает FourCastNet для массовой генерации гипотетических сценариев ураганов — исследовательская программа охватывает тысячи вариантов развития событий. JBA Risk Management также работает с инструментами Earth-2.

Earth-2 доступна прямо сейчас — через NVIDIA Earth2Studio, репозитории на GitHub и Hugging Face.

По своей концепции Earth-2 продолжает линейку открытых модельных семейств NVIDIA: Nemotron для агентного ИИ, Cosmos для физического ИИ, Isaac GR00T для гуманоидной робототехники, Alpamayo для автономного транспорта и Clara для биомедицины.

Появление единого открытого стека для метеорологического ИИ устраняет порог входа, который раньше делал точное прогнозирование привилегией немногих. Региональные агентства, технологические стартапы и академические лаборатории получают доступ к тем же инструментам, что и крупнейшие мировые метеослужбы.

Источник: Nvidia