本周的全球NVIDIA GTC GPU技术会议，包括了一场关于使用加速计算推动环境可持续性倡议和气候行动的讨论。

该公司创始人兼首席执行官黄仁勋在主题演讲中表示：“生成式人工智能革命已经到来。但我们还能生成什么呢？我们还能学到什么？我们想了解的一件事是气候。我们很想了解极端天气。我们很想知道，如何在区域尺度上以足够高的分辨率预测未来的天气，这样我们就可以在伤害到来之前，让人们远离伤害。”

为此，NVIDIA开发了“地球-2（Earth-2）”平台，该平台由四个独立的服务组成。基于人工智能的机器学习模型，如NVIDIA的FourCastNet，以及生成超分辨率模型，如NIVIDIA的CorrDiff。基于云的GPU加速模拟。提供来自不同来源的天气和气候数据，包括静态档案、基于人工智能的推断结果或数值模拟结果。以及基于云的天气和气候数据交互式可视化。

目前的人工智能天气预报模型的分辨率仅限于25公里/15.5英里。CorrDiff将分辨率提高到2 km/1.2英里，速度是传统模型的1000倍，能效是传统模型3000倍。将CorrDiff的生成人工智能与FourCastNet的速度和准确性相结合，可以探索数百公里甚至数千公里范围的区域天气预报，以清晰地了解极端天气事件的影响。

虽然，地球-2新的云应用程序编程接口（API）几乎允许任何用户创建人工智能驱动、交互式、高分辨率的天气模拟，但特别是三家初创公司利用了该平台的潜力，率先实现了气候人工智能的进步。

Tomorrow. io：准确和可操作的天气信息

总部位于波士顿的 Tomorrow. io 公司，其高科技低地球轨道卫星星座、雷达和其他传感器可以捕捉高精度的全球天气测量数据。人工智能和机器学习模型被应用于数据集，将其转化为国家、企业和个人可操作的天气相关见解。

Tomorrow. io 使用地球-2人工智能预报模型进行观测系统模拟实验（OSSEs），以确定其卫星和其他仪器的最佳配置，以提高天气预报。

ClimaSens：极端天气风险和应对

总部位于澳大利亚墨尔本和纽约的ClimaSens公司使用先进的人工智能模型将历史、实时和未来的气候和天气信息结合起来。ClimaSens收集了千兆字节的全球气候、天气和地理空间数据，提供深入的多灾种气候风险评估和见解，帮助区域和地方社区规划、准备和应对极端气候。

该公司即将推出的洪水风险分析模型 FloodSens 目前处于测试阶段，该模型是利用地球-2 API和FourCastNet开发的，用于生成未来天气条件的物理精确表示和模型，以评估低可能性、高影响的洪水事件的概率。

North. io：海洋数据

德国公司North利用数据收集自主水下航行器（AUV），帮助绘制世界上最大的碳汇 —— 海洋的地图。North. io使用地球-2 API开发人工智能天气预报，用于水下舰队的作战规划、系统管理和风险评估。将精确的天气建模与自主系统相结合，可以降低在恶劣的海上环境中作业的安全风险。

地球-2云API的另一个关键组件是NVIDIA Omniverse，这是一个能够开发基于通用场景描述（OpenUSD）的3D工作流和应用程序的平台。Weather公司是天气数据预测和见解的全球领导者，计划将其气象数据和Weatherverse工具与Omniverse集成，使客户首次更好地了解和可视化天气条件的影响。

NVIDIA的目标是以可持续的方式加速计算，最大限度地提高能源效率，最大限度地减少对环境的影响，而气候行动只是其中的一个方面。黄仁勋的GTC主题演讲全文可以油管中找到。

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