從指導日常運營的超本地化預測，到啟發新氣候見解的行星級模型，世界正在進入天氣和氣候適應能力的新前沿。基于空間的觀測結果與 GPU 加速的 AI 相結合，可為全球企業、政府、研究人員和解決方案提供商提供近乎即時且情境豐富的見解。
這也標志著變革性技術的罕見融合同時出現，突破了創新和復合價值的界限。除了加速數據處理之外，這些新技術還為大規模生成和學習大氣數據饋送提供了新的方法，同時預測并提前填補了未來的數據缺口。通過利用真實的觀測數據而非合成替代方案，它們體現了氣候技術的未來，即預測極端天氣、為社區和企業提供可行見解，并最終為整個行業提供加速新形式創新所需的基礎設施。
為了與這種方法保持一致，氣象智能平臺 Tomorrow.io 貢獻了其近乎實時的專有衛星數據，以幫助創建 NVIDIA 數字孿生 用于新一代 AI 模型訓練、推理和增強。本文將探討推動該領域近期創新的一些基本數據和預測挑戰。
克服天氣預報方面的挑戰
盡管過去幾年氣象學取得了顯著進展，但一些關鍵障礙阻礙了預測的有效性：
- 觀測數據方面的差距：許多地區缺乏持續的高保真天氣測量，這限制了 AI 模型的準確性，并在惡劣天氣檢測中造成了盲點。
- 計算效率低下 ：傳統的預測模型在固定周期上進行更新，使其對于快速發生的事件來說過于緩慢。即使延遲 30 分鐘，也可能導致重大的經濟和運營后果。
- 合成數據依賴性：AI 驅動的預測嚴重依賴使用合成歷史數據在相對粗略的分辨率下訓練模型，從而削弱了訓練過程和模型的預測能力。
- 實時見解有限： 預測數據可能需要數小時的處理時間，而且通常缺乏運營見解 ，這阻礙了依賴即時、以行動為導向的情報的決策，并阻礙了系統工作流程。
Tomorrow.io 正在通過四管齊下的方法應對這些挑戰：
- 擴大數據訪問 ：Tomorrow.io 繼續部署更多衛星，填補全球范圍內近乎實時的天氣觀測空白。
- 提高模型效率 ：使用 NVIDIA Earth-2 AI 模型部署獨特的架構，以提高模型運行頻率，縮短從過境到洞察的時間，并擴展不確定性預測以支持風險管理。
- 利用真實數據 ：結合 Tomorrow Constellation 觀測數據（而非合成數據集）在現有觀測網絡上進行訓練，開創由觀測驅動的新一代 AI 模型。
- 提供業務見解 ：在 NVIDIA Earth-2 生成式 AI 應用的支持下，Tomorrow Resilience Platform 可提供情境化的業務見解，基于對客戶運營和敏感性的深刻理解，為 20 多個行業的系統工作流提供支持。
使用 Tomorrow.io 衛星進行空間觀測
Tomorrow.io 一直在構建其專有的氣象衛星群，這些衛星經過專門設計，可填補觀測空白，并為全球數據乏的地區提供近乎實時的見解。Tomorrow.io 優先采用具有大幅提高重訪率的高分辨率、云滲透傳感器，可確保準確捕獲快速變化的環境條件，并立即將其輸入到 AI 驅動的模型中。
- Tomorrow.io 衛星生成近乎連續的大氣數據，捕獲對實時預測和長期氣候分析至關重要的參數。
- 這種全球覆蓋提供了全球大氣及其天氣系統的全面情況，即使在地面儀器稀缺的地區也是如此。
- 除了原始數據聚合之外，Tomorrow.io 還應用生成式 AI 技術，將復雜的大氣模式轉化為基于影響的指導。
- 對于運輸、能源、應急管理和金融服務等行業，這些量身定制的見解可以減少猜測并實現決策自動化。
- 通過將運營數據（例如航班時間表、物流路線）與實時天氣預報合并，Tomorrow.io 的平臺可以精確定位潛在中斷的時間、地點和方式。
- Tomorrow.io 數據管道直接輸入到 NVIDIA Earth-2 AI 服務中，這使得在衛星觀測最新鮮時能夠快速使用衛星觀測，并大幅縮短從衛星過境到可操作見解的時間。
借助 NVIDIA AI 框架加速 AI 驅動的預測
NVIDIA 通過高性能計算和先進的 AI 框架為 Tomorrow.io 的實時天氣智能提供支持。這些技術針對大規模并行性進行了優化，解鎖了生成式 AI 超分辨率、動態數據同化和概率預測等關鍵功能，這些領域的速度和精度相輔相成。
- 通過利用 NVIDIA GPUs 和 NVIDIA Earth-2 AI 的強大功能，Tomorrow.io 可以并行運行數百個高分辨率模擬。
- 這種 GPU 加速的 AI 驅動的方法將過去的計算時間轉化為幾分鐘，從而能夠根據不斷變化的天氣條件持續更新。
- Tomorrow.io 對 NVIDIA 技術的專門部署是將衛星數據與 AI 建模框架協調統一的關鍵工具
- 借助 NVIDIA PhysicsNeMo (以前稱為 NVIDIA Modulus) 和 NVIDIA Earth-2 AI 堆棧，Tomorrow.io 可加速同化周期，并實現動態預測優化，使預測具有超本地化且及時的特點。
突破性成果
來自 20 多個行業 (包括企業和政府) 的數百家客戶每天都在使用這些解決方案來簡化運營，在全球范圍內應對天氣中斷并確保運營恢復能力。近期取得的成功涵蓋以下幾個關鍵類別：
- 航空 ： 幫助減少航空公司延誤，這些延誤會浪費乘客數百年的時間 。
- 農業 ： 幫助改善非洲數百萬農民的成果。
- 物流： 實時天氣智能將 Shipt (Target 的配送部門) 的配送時間縮短了 10% 以上。
擴展全球天氣智能
展望未來，這項工作的能力和范圍將通過以下方式進行擴展。
StormCast 部署和衛星增強
- Tomorrow.io 團隊將部署 NVIDIA 設計的專用惡劣天氣模型，該模型可提供公里級預測。它將專注于迅速增強的風暴和緊急情況。
- Tomorrow.io 將使用 Tomorrow Constellation 和高效的 NVIDIA Earth-2 AI 堆棧來增強此模型，確保在全球范圍內進行近乎實時的更新。
Earth-2 上的衛星增強模型（Satellite-enriched models）
- Tomorrow.io 的專有衛星數據將輸入到 Earth-2 平臺，為地球創建強大的近實時數字孿生。這種集成支持新一代模型的訓練、推理和增強，所有這些模型都由實時大氣觀測驅動，而不僅僅是合成數據集。
- Tomorrow.io 團隊正在使用 Tomorrow Constellation 增強各種開源模型，并將其提供給 Earth-2 平臺和 Tomorrow Resilience Platform 上的解決方案提供商。
全球擴張并開辟新市場
- Tomorrow.io Constellation 和全球功能可在服務水平普遍低下的地區創建新的數據集，確保在最需要的時間和地點提供關鍵的挽救生命的預報。
- 數據訪問的擴展——既包括歷史分析，也包括預測——為金融、能源、供應鏈、航空等領域帶來了新的市場機遇。
- 這種方法在更大、更包容的規模上促進了防災和經濟復原能力。
適用于新一代 AI 預測模型的新技術
- 利用由 Tomorrow Constellation 創建的數據進行深度學習，而不是大多數 AI 模型使用的合成觀察， 可顯著提高預測性能 。在實際條件下進行訓練可保留風暴系統結構，避免數據抽象損失，并實現持續的模型訓練、推理和增強。
- 減少對合成數據的依賴有助于實現更真實的性能提升和預測準確性的突破。
Tomorrow.io 和 NVIDIA Earth-2
Tomorrow.io 在 Earth-2 上提供多種 AI 服務、數據集和解決方案，以簡化將實時天氣智能集成到各種應用中的過程。這降低了進入門檻，推動了行業創新，并在最需要新解決方案的時候加速新解決方案。
總結
隨著全球形勢面臨更大的氣候風險，Tomorrow.io 正在開辟天氣和氣候恢復力、智能和基礎設施的新前沿。
通過將基于空間的觀測能力與 NVIDIA AI 加速計算相結合，它們可以為全球企業、政府和研究人員提供近乎即時的、上下文豐富的見解。從指導日常運營的超本地化預測，到揭示新興氣候趨勢的全球規模模型，此次合作凸顯了一個迅速逼近的時代，精度和主動性已成為常態。
Tomorrow.io 和 NVIDIA 是氣候技術創新的下一次演變的典范，這些創新不僅可以預測極端天氣，還能助力社區和行業在其中蓬勃發展。通過彌合數據鴻溝和加速 AI 功能，它們代表著數據驅動的未來，能夠應對全球最緊迫的天氣和氣候挑戰的規模和迫切性。
這項工作不僅支持行業工作流程，還加速了整個氣象部門的發展，引入了 AI 驅動的基礎設施，而這兩者都無法單獨實現。這是兩項定義市場的技術罕見的融合，即突破創新和全球擴張的界限。
Tomorrow.io 和 NVIDIA 攜手合作，不僅能更快地處理天氣和氣候數據，而且還在開拓大規模生成數據的能力，提前預測未來的數據缺口。
訪問 NVIDIA Earth-2 ，探索 NVIDIA 在可持續發展和氣候方面的創新。 如需詳細了解 NVIDIA Inception 計劃中的 Inception Sustainable Futures 計劃 ，請參閱 Climate Tech Startups Integrate NVIDIA AI for Sustainability Applications。
