Farah Hariri – NVIDIA 技術博客

NVIDIA Earth-2 為阿聯酋的區域 AI 天氣預報提供支持

Wed, 19 Mar 2025 08:39:11 +0000

在阿聯酋 (UAE) ，極端天氣事件破壞日常生活、延誤航班、危及交通并使城市規劃復雜化。白天的高溫限制了人類在戶外的活動，而濃霧則是導致嚴重且往往致命的車禍的常見原因。與此同時，2024 年是該國 75 年來最強烈的降水事件，在通常干旱的地區引發了嚴重的洪水。 G42 是一家總部位于阿聯酋的領先 AI 和云計算公司，開發了先進的區域生成式 AI 預測系統，能夠以高達 200 米的分辨率預測阿聯酋的各種氣象事件。在本文中，我們展示了 G42 如何使用 NVIDIA GPUs 和 Earth-2 平臺構建此系統。在阿聯酋，區域天氣預報在應對極端天氣事件（例如暴雨、濃霧、沙塵暴和酷熱）帶來的挑戰方面發揮著至關重要的作用，這些事件可能會造成基礎設施損壞，并破壞交通、物流和公共安全。除了這些緊迫的問題之外，局部天氣預報對于能源轉型也至關重要，因為它可以為將可再生能源納入電網提供信息，

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借助 NVIDIA Earth-2 推進太陽輻射預測

Thu, 12 Dec 2024 09:41:08 +0000

隨著全球電力需求持續上升，傳統能源的可持續性與日俱增。能源提供商面臨的壓力是，減少對礦物燃料的依賴，同時確保電網供應充足且穩定。在這種背景下，太陽能已成為一種重要的可再生能源，是最豐富的清潔能源之一。然而，有效利用太陽能需要精確可靠地預測表面太陽能輻射（Surface Solar Irradiance，SSI）。準確的 SSI 預測使運營商能夠預測太陽能的可用性，幫助同步發電與消費需求，尤其是在高需求時期。傳統的太陽輻射預測方法，例如具有輻射遷移的數值天氣預報 (NWP) 模型，運行成本高昂，并且需要數小時才能生成預測。Nowcast 模型 (例如基于光流的模型) 速度更快，但由于依賴于實時測量結果，因此無法提供遠程自適應預報。 NVIDIA 與蘇黎世聯邦理工學院大氣和氣候科學研究所合作開發了一種新的 SSI 模型。該方法通過結合 NWP 和 AI 的進步來改進 SSI…

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聚焦：Shell 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 將 CO2 存儲建模速度提高 100000 倍

Mon, 09 Sep 2024 08:50:46 +0000

隨著世界在應對氣候變化方面的迫切需求，碳捕獲和存儲（CCS）已成為實現凈零排放的關鍵技術。CCS 技術包括從工業排放或通過直接空氣捕獲（DAC）捕獲二氧化碳（CO2），并將其安全地存儲在地下，可以推動需的脫碳策略，并幫助實現全球氣候目標。 CCS 技術的成功取決于對存儲點和注入方案的仔細選擇。準確預測長期（通常跨越數百年）的 CO2 plume 遷移和壓力累積對于確保存儲點的安全性和有效性至關重要。找到最佳設置需要在不同的地下條件、井位和注入速率下評估數萬種配置。但是，通常用于這些預測的傳統流量模擬器需要大量計算，因此限制了對潛在地點和注入方案的高吞吐量篩選。為應對這些挑戰，Shell 正與 NVIDIA 合作，通過 NVIDIA PhysicsNeMo 利用尖端技術來提高 CCS 站點篩選流程的效率和準確性。該項目利用機器學習（ML）模型實現了地下 CO2…

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MetDesk 和 NVIDIA Earth-2 共同推動能源交易創新

Tue, 30 Jul 2024 06:28:12 +0000

盡管天氣預報在過去幾十年中不斷改進，但氣象測量和模型導致的不確定性意味著ensemble forecasts對天氣預報仍然至關重要。ensemble forecasts通過在相同的預測范圍內運行多個模擬來估計這種不確定性。然后比較不同的結果，更詳細地描述未來。在本文中，我們將介紹用于以經濟高效的方式快速生成集成的工具。 NVIDIA Earth-2 是一個科學 AI 平臺，可提供用于輕松訪問和部署數據驅動的天氣預報模型的工具。Earth-2 的價值主張包括加速生成集成天氣預報的工具，這些工具可以生成大量可能的天氣場景，提供對許多行業感興趣的潛在天氣結果的更詳細表示。 MetDesk 是一家總部位于英國的領先專業氣象服務公司，使用 NVIDIA Earth-2 平臺運營 AI 預測集合，為能源交易市場提供加速天氣數據。

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NVIDIA NIM 帶來財務分析變革

Fri, 28 Jun 2024 05:13:48 +0000

在金融服務行業，投資組合經理和研究分析師努力篩選大量數據，以在投資中獲得競爭優勢，做出明智的決策需要訪問最相關的數據，并能夠快速合成和解釋這些數據。傳統上，賣方分析師和基本投資組合經理會專注于一小部分公司，仔細檢查財務報表、盈利通知和公司文件。通過系統分析更大的交易領域的金融文檔可以發現更多見解。由于此類任務的技術和算法難度，直到最近，只有成熟的量化交易公司才能對廣泛的交易領域的轉錄進行系統分析。與大型語言模型(LLM)在金融 NLP 任務中的功能相比，使用傳統自然語言處理(NLP)方法（如詞袋、情感字典和詞統計）完成這些任務的性能通常低于大型語言模型(LLM)。此外，LLM還在醫學文檔理解、新聞文章摘要和法律文檔檢索等領域展示了出色的性能。借助 AI 和 NVIDIA 技術，賣方分析師、基礎交易員和零售交易員可以顯著加速其研究工作流程，從金融文檔中提取更細致入微的見解，

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生成式 AI 如何借助 NVIDIA Earth-2 為氣候技術賦能

Wed, 10 Apr 2024 06:20:50 +0000

在全球變暖的背景下，NVIDIA Earth-2 已成為氣候技術的關鍵平臺，在應對氣候變化放大的越來越嚴重的極端天氣影響方面產生可行的見解。借助 Earth-2，有關天氣和氣候的見解不再局限于大氣物理學或海洋動力學專家。現在，您可以利用先進技術，以遠見卓識和精準度駕氣候變化的復雜性，指導公司、組織和國家地區預測前所未有的極端天氣相關風險，并減輕其影響。本文重點介紹了專為 AI 模型訓練和推理而設計的全面 NVIDIA Earth-2 工具套件，其中重點介紹了使用生成式 AI 進行縮小。縮小與圖像處理中的超分辨率概念類似，涉及從較低分辨率的輸入數據中生成更高分辨率的數據或預測。我們的重點擴展到用于公里級 (公里級) 天氣預報的生成式 AI，涵蓋從訓練全球 AI 天氣模型到推理和生成公里級預測的所有內容。最后，本文重點介紹了推動這場地球數字孿生革命的軟件工具，

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利用碳捕獲和存儲數字孿生實現凈零戰略

Thu, 06 Apr 2023 02:57:57 +0000

一氧化碳捕獲和儲存技術捕獲 CO2從其生產來源，對其進行壓縮，通過管道或船舶運輸，并將其儲存在地下。 CCS 使各行業能夠大幅降低 CO2是幫助工業制造商實現凈零排放目標的有力工具。在許多重工業過程中，溫室氣體（ GHG ）排放無法在規定的時間內避免，必須使用 CCS 解決方案，如水泥、化肥和化工行業。在全球范圍內減少溫室氣體排放的情景突出了 CCS 在能源組合中的作用。為了達到 2 ° C 的目標，根據IEA’s sustainable development scenario，超過 1000 萬噸 CO2到 2030 年，每年都必須進行儲存，從現在到 2050 年，必須部署大量 CCS 裝置。如今，約有 30 個大型裝置投入運行，注入了約 4000 萬噸 CO2每年。這項技術的發展將在未來十年迅速增長，但這一有前景的解決方案尚未證明它可以以可接受的成本實現工業化。

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用機器學習加速減緩氣候變化：以碳儲存為例

Fri, 08 Apr 2022 09:25:00 +0000

減緩氣候變化就是減少溫室氣體（ GHG ）排放。全球目標是實現凈零排放，這意味著平衡產生的溫室氣體排放量和從大氣中清除的溫室氣體排放量。一方面，這意味著通過使用低碳技術和能源效率來減少排放。另一方面，這意味著部署碳儲存等負排放技術，這也是本文的主題。碳捕獲和儲存（ CCS ）指的是一組有助于在關鍵電力部門（如煤炭和天然氣發電廠和工業工廠）的源頭直接減少排放的技術。對于無法直接減少的排放，無論是因為技術上的困難還是消除成本過高， CCS 都是從大氣中去除碳的重要凈負技術方法的基礎。如果未在現場使用，請與可通過管道、船舶、鐵路或卡車進行壓縮和運輸。它可以用于一系列應用，或注入深部地質地層（包括枯竭的油氣藏或鹽層），以捕獲二氧化碳用于永久儲存。 CCS 獨特的雙重能力使其成為緩解氣候變化的能源轉型技術中的一個重要解決方案。除了 CCS 在能源轉型中發揮的作用外，

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