Europa nutzt NVIDIA Earth-2 für Wetter- und Klimaprognosen

Pioniere in Europa setzen die offenen NVIDIA-Earth-2-Modelle für praxisnahe Wetter- und Klimavorhersagen ein. Die Modelle und Werkzeuge richten sich an Entwickler und Forscher, die globale Vorhersagen mit regionalen Detailanalysen verbinden möchten. Während allgemeine Wettermodelle großräumige Ereignisse erkennen können, benötigen Betreiber von Solarparks, Reedereien, Versicherern und Behörden lokale Einschätzungen, um operative Entscheidungen zu treffen. NVIDIA Earth-2 soll genau dafür eine offene KI-Modellfamilie bereitstellen, die sich mit eigenen Daten anpassen lässt und auf NVIDIA-Computing-Infrastruktur läuft. Ein zentrales Element ist StormScope EU, eine für Europa trainierte Kurzfristversion des StormScope-Modells. Sie basiert auf EUMETSAT-Satellitenbeobachtungen und sagt die Entwicklung von Wolkenbedingungen über 16 Meteosat-Kanäle in Zehneintminuten-Schritten vorher. Auf der GTC Berlin demonstriert NVIDIA die Anwendung mit Earthmover in einer Live-Pipeline. Earth2Studio führt dabei die Vorhersagen aus, während Earthmover Echtzeitdaten verarbeitet und als Kartenkacheln bereitstellt. Besucher können europäische Vorhersagen erkunden, ohne komplette Datensätze herunterladen zu müssen. Entwickler können Earth-2-Komponenten je nach Region kombinieren. StormScope dient dabei der Kurzfristprognose, CorrDiff fügt grobe Wetterdaten mit lokaler Detailauflösung zusammen. Das quelloffene NVIDIA PhysicsNeMo Framework stellt Trainings- und Anpassungswerkzeuge bereit, damit Teams proprietäre Daten und domänenspezifisches Wissen einbinden können. In Europa entstehen daraus konkrete Anwendungen. AXA nutzt FourCastNet 3 von Earth-2, um das tropische Zyklonrisiko jenseits des historischen Datensatzes über mehr als 1000 simulierte Jahreszeiten hinweg zu untersuchen. Die Ergebnisse sollen Risikoabschätzungen verbessern und Kunden gezieltere Präventivmaßnahmen ermöglichen. Vaisala Xweather kombiniert Earth-2 mit eigenen Messungen, Blitzdaten und Prognoseerfahrung, um Wetterintelligenz für Regierungen, Energieversorger, Schifffahrt, Transport und Versicherer zu erweitern. Dazu gehört eine mit Blitzdaten angereicherte StormScope-Variante, die Vorwarnzeiten verkürzt und über SaaS-Plattformen sowie KI-Assistenten bereitgestellt wird. Forscher der University of Manchester haben CorrDiff für die Luftqualitätsmodellierung im Vereinigten Königreich angepasst. Das Modell wurde auf dem NVIDIA-betriebenen Supercomputer Isambard-AI trainiert und lokal auf DGX-Spark-Systemen ausgeführt. Damit verlagert sich eine zuvor rechenintensive Umweltmodellierung teilweise auf Desktop-Systeme. TotalEnergies prüft Earth-2 für die Solarstromprognose. Auf Basis von StormScope werden Solarstrahlungs-Nowcasts an zwei Photovoltaikstandorten getestet, mit dem Ziel, Wetterinformationen in intervallen von weniger als einer Stunde bereitzustellen und Erzeugungsschwankungen besser vorherzusagen. Space42 hat mit SARDiff4Height eine Anwendung entwickelt, die CorrDiff und PhysicsNeMo nutzt, um aus einem einzelnen Radarbild Oberflächenhöhen zu schätzen und Unsicherheitskarten zu erzeugen. Analysten können dadurch erkennen, wo Ergebnisse besonders kritisch zu prüfen sind. Die Projekte zeigen, wie offene Wetter-KI-Modelle regional und branchenspezifisch nutzbar werden. Von Versicherungen über Energieerzeugung bis zu Luftqualität und Radarfernerkundung reicht die Bandbreite der Earth-2-Anwendungen in Europa.