NVIDIA在美國氣象學會（American Meteorological Society）年會上，發表全新用於氣象與氣候AI的NVIDIA Earth-2系列開放模型、函式庫與框架，包含預訓練模型、框架、客製化方案與推論函式庫，能夠加速預報的每個階段，從處理初始觀測資料到產生15天的全球預報或局部風暴預報。
氣象預報過去主要仰賴運行物理模型的強大超級電腦。由AI驅動的氣象預報可大幅節省運算時間與成本，讓更多國家、氣象機構與企業得以建置符合特定應用需求的預報系統。
NVIDIA Earth-2作為首套開放且加速的模型與工具組合，使開發者能夠整合原本分散的氣象與氣候AI能力，讓各類組織得以在自有基礎設施上執行、微調並部署可用於生產環境的氣象AI。這項開創性工作旨在加速氣象預測、提升預報準確度、促進協作，並深化科學家對地球大氣狀態的整體理解。
NVIDIA 表示，氣象預報單位如以色列氣象局、台灣中央氣象署、The Weather Company與美國國家氣象局（NWS）；能源預測與電網營運公司如道達爾能源（TotalEnergies）、Eni、協鑫集團（GCL），以及與日立合作的美國西南電力池區（Southwest Power Pool）；能源交易解決方案供應商Jua與Metdesk；以及金融風險與情報公司安盛、JBA Risk Management（The Flood People）與S&P Global Energy，都正運用Earth-2預測氣象並取得可行動的洞察。
此外，中國最大的太陽能材料生產商之一、同時也是全球整合型能源營運商協鑫集團，已在其光電預測系統中投入營運NVIDIA Earth-2模型。與傳統數值氣象預報相比，Earth-2能夠以更低成本提供更加精準的預測資料，並顯著提升協鑫集團對光電發電量的預測準確度。
Earth-2 Medium Range由名為Atlas的全新模型架構驅動，能夠對包括溫度、氣壓、風與濕度在內的70多項氣象變數進行高準確度的中期氣象預報，預報時效最長可達15天。
Earth-2 Nowcasting由名為StormScope的全新模型架構驅動，運用生成式AI，在短短數分鐘內即能將國家尺度的預報轉換為公里級解析度、0到6小時的局部風暴與危險氣象預報。Earth-2 Nowcasting也是首個透過直接模擬風暴動力學，在短期降水預報方面超越傳統物理氣象預報模型的方案，並以AI直接預測衛星與雷達影像。
Earth-2 Global Data Assimilation由名為HealDA的全新模型架構驅動，可產生氣象預報的初始條件，也就是全球數千個位置的當前大氣狀態快照，包含溫度、風速、濕度與氣壓等資訊。Earth-2 Global Data Assimilation可在GPU上以數秒鐘產生初始條件，而超級電腦則需要數小時。與Earth-2 Medium Range相結合，兩者將能夠產生最精準的氣象預報，且整個流程均由開放的AI流程完成。
這些模型加入了NVIDIA Earth-2堆疊中現有的開放式氣象模型：
Earth-2 CorrDiff採用名為CorrDiff的生成式AI架構，可將低解析度、洲際尺度的預測，降尺度為高解析度、區域尺度的氣象場，從而提供地方預報所需的細緻解析度，速度相較傳統方法快達500倍。
Earth-2 FourCastNet3針對風、溫度與濕度等多種氣象變數提供高準確度預報，不僅超越領先的傳統集合模型，表現亦可媲美頂尖擴散模型，同時預報速度較這些方法最高可快60倍。
Earth-2也整合了歐洲中期氣象預報中心（ECMWF）、微軟、Google等機構的開放模型。此外，Earth-2模型還可以使用NVIDIA PhysicsNeMo進行訓練與微調。NVIDIA PhysicsNeMo是一套開源的Python框架，用於大規模開發AI物理模型。
Earth-2 Medium Range與Earth-2 Nowcasting現已透過NVIDIA Earth2Studio、Hugging Face和GitHub提供。Earth-2 Global Data Assimilation預計於今年稍晚釋出。