NVIDIA amplió su plataforma Earth‑2 con una nueva generación de modelos abiertos diseñados para acelerar el pronóstico meteorológico y climático mediante inteligencia artificial. El anuncio, realizado durante la reunión anual de la American Meteorological Society, refuerza la apuesta de la compañía por un enfoque en el que la predicción atmosférica deja de depender exclusivamente de supercomputadoras y modelos numéricos tradicionales, y pasa a apoyarse en arquitecturas de IA capaces de reducir tiempos de cálculo y ampliar el acceso a capacidades avanzadas de simulación.
La actualización incorpora tres modelos que cubren distintas etapas del proceso de predicción. El primero, Earth‑2 Medium Range, se basa en la arquitectura Atlas y genera pronósticos globales de hasta quince días sobre decenas de variables atmosféricas. NVIDIA señala que, en pruebas comparativas, este modelo supera a alternativas abiertas ampliamente utilizadas en la comunidad científica, lo que lo convierte en una herramienta relevante para servicios meteorológicos y empresas que necesitan anticipar condiciones a escala regional o global.
El segundo modelo, Earth‑2 Nowcasting, se centra en predicciones de muy corto plazo. Construido sobre la arquitectura StormScope, produce estimaciones de cero a seis horas con resolución de kilómetros, lo que permite seguir la evolución de tormentas y fenómenos convectivos con mayor detalle. Según la compañía, es el primer sistema de IA que supera a los métodos físicos tradicionales en la predicción inmediata de precipitaciones, un ámbito especialmente crítico para la gestión de riesgos, la aviación, la energía y la protección civil.
El tercer componente, Earth‑2 Global Data Assimilation, utiliza la arquitectura HealDA para generar condiciones iniciales en cuestión de segundos mediante GPU. La asimilación de datos es una de las partes más costosas del pronóstico numérico, ya que requiere integrar observaciones satelitales, de radar y de superficie en un estado atmosférico coherente. Al acelerar este proceso, NVIDIA busca habilitar flujos de trabajo completamente basados en IA, desde la ingestión de datos hasta la generación del pronóstico final.
Estos modelos se integran con herramientas ya presentes en Earth‑2, como CorrDiff, que permite aumentar la resolución de pronósticos regionales con un coste computacional reducido, y FourCastNet3, orientado a predicciones rápidas de múltiples variables. La plataforma también admite modelos abiertos desarrollados por instituciones como ECMWF, Microsoft o Google, y puede entrenarse mediante PhysicsNeMo, el marco de NVIDIA para modelos físico‑informados.
La compañía destacó que varias organizaciones ya están utilizando o evaluando estas herramientas en entornos reales. Brightband, proveedor de servicios meteorológicos basados en IA, emplea Medium Range para generar pronósticos globales diarios y considera que la apertura del modelo facilita la comparación y mejora continua dentro de la comunidad. El Servicio Meteorológico de Israel utiliza CorrDiff y planea incorporar Nowcasting para producir pronósticos de alta resolución varias veces al día, con una reducción significativa del tiempo de cómputo respecto a los métodos numéricos. En Estados Unidos, The Weather Company y el National Weather Service están probando Nowcasting para aplicaciones relacionadas con clima severo. Empresas energéticas como TotalEnergies, Eni o GCL recurren a Earth‑2 para anticipar demanda, producción renovable y riesgos operativos, mientras que entidades financieras como AXA y S&P Global Energy lo aplican en análisis de riesgo climático y generación de escenarios.
Los modelos Earth‑2 Medium Range y Nowcasting ya están disponibles a través de Earth2Studio, Hugging Face y GitHub, mientras que la versión abierta de Global Data Assimilation se publicará más adelante. NVIDIA enmarca esta iniciativa dentro de una estrategia más amplia de ofrecer bases abiertas para distintas áreas de la IA, siguiendo la línea de familias como Nemotron, Cosmos, Isaac GR00T, Alpamayo o Clara.
La expansión de Earth‑2 llega en un momento en que la demanda de pronósticos más rápidos, precisos y localizados crece en sectores sensibles al clima. La combinación de modelos abiertos y aceleración por GPU busca reducir barreras de entrada, facilitar la adopción de nuevas metodologías y fomentar la colaboración científica. En un contexto marcado por fenómenos meteorológicos extremos y la necesidad de planificar infraestructuras y operaciones con mayor anticipación, NVIDIA plantea que estas herramientas pueden contribuir a mejorar la disponibilidad y calidad de la información meteorológica en regiones con recursos computacionales limitados y acelerar la investigación climática a escala global.
Fuente: Blog de NVIDIA | Editado por CDOL
