일기예보는 단순한 일상 계획 그 이상을 좌우합니다. 시의적절한 기상 정보는 에너지 생산자, 보험사, 운송 사업자가 변화하는 조건에 대비해 계획을 세우는 데 매우 중요합니다. 글로벌 예보는 폭풍이 형성되는 모습을 보여줄 수 있지만, 태양광 발전소, 해상 운송 경로 또는 보험 가입 재산에 관한 의사결정은 현지에서 일어나는 일에 달려 있습니다.
NVIDIA Earth-2 는 개발자와 연구자에게 자신의 데이터로 사용자 정의할 수 있는 오픈 AI 모델 및 도구 모음을 제공합니다. NVIDIA 컴퓨팅 위에서 구동되는 이 기술들은 글로벌 날씨 예측, 상세한 지역 예보 및 환경 연구를 지원합니다.
StormScope EU 는 Earth-2에 새로 합류한 최신 모델로, 유럽의 날씨 및 기후 데이터로 훈련된 단기 예보용 StormScope 모델의 지역 버전입니다. EUMETSAT 위성 관측 자료를 활용해 16개의 Meteosat 채널에 걸쳐 10분 간격으로 변화하는 구름 상태를 예측합니다.
GTC 베를린에서 NVIDIA는 파트너십을 통해 구축된 인터랙티브 날씨 데모에서 라이브 StormScope EU 파이프라인을 선보이고 있습니다. Earthmover와 협력해 구축한 인터랙티브 날씨 데모에서 라이브 StormScope EU 파이프라인을 선보입니다. 이 데모는 Earth2Studio로 예보를 실행하고 Earthmover의 데이터 플랫폼으로 실시간 결과를 관리·제공하며, 새로운 위성 관측 자료가 들어올 때마다, 즉 10분마다 업데이트됩니다. Earthmover는 이러한 결과를 지도 타일로 제공하여 방문객이 전체 데이터 세트를 다운로드하지 않고도 유럽 전역의 예측을 탐색할 수 있게 합니다.
개발자는 StormScope를 단기 예보에 사용하고 CorrDiff로 더 거친 날씨 데이터에 지역 세부 정보를 추가하는 등 지역적 요구에 맞춘 워크플로에서 Earth-2 모델들을 결합할 수 있습니다. 또한 이러한 모델 아키텍처를 가져와 대기질 모델링 같은 새로운 환경 응용 분야를 위해 훈련시킬 수도 있습니다. 오픈 소스인 NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크는 훈련 및 사용자 정의 도구를 제공하여 팀이 독점 데이터와 도메인 전문성을 통합해 지역적 요구를 충족하는 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
Earth-2 역량을 활용하고 있는 조직은 다음과 같습니다:
AXA 는 NVIDIA Earth-2의 FourCastNet 3를 활용해 1,000개 이상의 시뮬레이션 시즌에 걸쳐 역사 기록을 넘어선 지역별 사이클론 위험을 연구하고 있으며, 이를 통해 리스크 평가에 도움이 되는 인사이트를 도출하고 고객이 예방 노력의 대상을 정하는 데 기여하고 있습니다.
Vaisala Xweather 는 Earth-2를 자사의 독점 관측 자료와 결합하고 번개 데이터 및 예보 전문성을 활용해 정부, 에너지, 해양, 운송 및 보험 고객을 위한 기상 인텔리전스 플랫폼을 강화하고 있습니다. 이 작업에는 StormScope를 번개 데이터로 조정해 단기 예보 리드 타임을 앞당기고, Vaisala Xweather의 소프트웨어형 서비스(SaaS) 제품 및 AI 어시스턴트 통합을 통해 이러한 경보를 접근 가능하게 만드는 것이 포함됩니다.
동영상 제공: Vaisala Xweather.
맨체스터 대학교 연구진은 영국의 대기질 모델링을 위해 Earth-2 CorrDiff 모델을 조정했습니다. NVIDIA 기반의 Isambard-AI 슈퍼컴퓨터에서 모델을 훈련하고 NVIDIA DGX Spark 시스템에서 로컬로 실행함으로써 환경 모델링을 국가 슈퍼컴퓨터에서 데스크톱으로 옮겨왔습니다.
TotalEnergies 는 태양에너지 예보를 위해 NVIDIA Earth-2를 검토하고 있으며, 두 곳의 태양광 발전 현장에서 StormScope 기반 태양복사 단기 예보(nowcast)를 평가하고 시간 단위 미만 간격으로 기상 정보를 제공할 모델을 개발하고 있습니다. 이 작업은 더 상세한 예보가 태양광 발전량 변화를 예측하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구합니다.
Space42 는 CorrDiff와 NVIDIA PhysicsNeMo를 사용해 SARDiff4Height를 개발했습니다. 이 연구는 단일 레이더 이미지로부터 표면 높이를 추정하고 불확실성 지도를 생성하여 분석가가 어떤 추정치를 더 면밀히 검토해야 하는지 파악하도록 돕습니다.
탐색하기 NVIDIA Earth-2 오픈 모델 및 도구, 함께 탐색해 보세요 Earth2Studio의 예보 예제. 읽어 보기 AXA의 허리케인 리스 사례 연구 및 맨체스터의 대기질 스토리 를 통해 팀들이 날씨 AI를 전문 분야의 과제에 맞게 적용하는 방법을 알아보세요.
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