Nvidia, 기후 변화 예측 및 통찰력을 위한 Earth-2 디지털 트윈 공개

Nvidia는 기후 변화를 예측하기 위해 고급 AI 시뮬레이션을 기반으로 한 혁신적인 도구인 Earth-2 클라우드 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 캘리포니아 샌호세에서 열린 GTC 2024 행사에서 공개되었으며, 날씨와 기후 조건을 시뮬레이션하고 시각화하는 혁신적인 API를 활용하여 예측의 정확성과 긴급 대응 능력을 향상시킵니다.

Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 “기후 재난이 이제 일상화되어 가뭄, 허리케인, 홍수가 자주 보도되고 있다”고 말하며, “Earth-2의 클라우드 API는 이러한 재난에 대비하고 극단적인 날씨에 대한 선제적 조치를 촉구하는 데 도움을 줄 것”이라고 강조했습니다.

Earth-2는 다양한 슈퍼컴퓨터에서 운영되며, 파트너들이 기증한 컴퓨팅 파워를 활용해 매우 상세한 기후 예측을 제공합니다. 이 플랫폼은 수십 년에 걸친 장기적인 기후 예측을 목표로 하고 있습니다.

Nvidia의 CUDA-X 마이크로서비스의 일환으로 개발된 Earth-2는 CorrDiff 생성 AI 모델을 포함한 고급 AI 모델을 통합하여 기존 수치 모델보다 최대 1,000배 빠르고 3,000배 더 에너지 효율적으로 고해상도 시뮬레이션을 구현합니다.

Nvidia는 매년 1,400억 달러의 경제적 손실을 초래하는 기후 관련 재난의 심각한 영향을 해결하고자 합니다. Nvidia의 시뮬레이션 부사장인 레브 레바레디안은 “킬로미터 규모의 시뮬레이션이 성과를 거두기 위해 필요하다”며, “장기적인 시뮬레이션은 비용이 많이 들 수 있지만, 이 클라우드 플랫폼은 정부 기관과 예보자가 날씨 예측을 강화하는 데 도움을 줄 것”이라고 밝혔습니다.

Earth-2의 API를 활용하면 사용자는 전 세계 대기 조건부터 지역 날씨 사건까지 다양한 상호작용 시뮬레이션을 생성할 수 있으며, 실시간 예측을 몇 초 안에 제공합니다. 대만 중앙 기상청은 Earth-2의 확산 모델을 도입해 태풍 예측을 개선하고, 대피 노력 강화와 인명 피해를 줄이는 데 기여하고 있습니다.

Earth-2의 Nvidia Omniverse 통합은 The Weather Company와 같은 기업이 실제 날씨 데이터를 활용하여 더욱 정밀한 3D 작업 흐름을 구축할 수 있게 합니다. 이러한 조직들은 Earth-2 API를 통해 더 정확한 시뮬레이션과 혁신적인 기상 모델링 제품을 개발하여 기업 고객을 위한 서비스를 향상시킬 계획입니다.

Spire, Meteomatics와 같은 초기 사용자와 다양한 기후 기술 스타트업들이 Earth-2의 기능을 활용하고 있습니다. Nvidia DGX Cloud로 지원되는 이 플랫폼은 기후 및 기상 솔루션을 위한 종합적인 가속 기능을 제공하며, 날씨 예측 모델을 위한 AI 파이프라인과 GPU 성능을 최적화합니다.

Earth-2는 전 세계 조직들이 기후 변화의 영향을 보다 잘 이해하고 분석하며 완화할 수 있도록 힘을 실어주며, 환경 과학에서 중요한 발전을 이루고 있습니다. 이 플랫폼은 2킬로미터 규모에서 날씨를 시각화하고 시뮬레이션함으로써 기상 및 재난 대비의 속도와 정확성을 크게 향상시킵니다.

2000년 이후로 대만에 영향을 미친 136회 이상의 태풍으로 인해 Earth-2 기술을 활용하는 것이 재난 대응 및 리스크 분석 개선에 중요합니다. The Weather Company는 자사의 기상 데이터를 Omniverse와 결합하여 디지털 트윈 환경에서 실시간 날씨 영향에 대한 인사이트를 제공할 계획입니다.

기후 변화로 인해 제기되는 도전 과제가 점점 복잡해짐에 따라, 신뢰할 수 있는 전 세계적으로 확대된 기상 데이터를 디지털 트윈 환경에 통합하는 것이 그 어느 때보다 필수적입니다. The Weather Company의 CEO인 쉐리 바흐스타인은 “정확한 실제 날씨 데이터를 적용하는 것이 기후 관련 문제에 대한 효과적인 대응을 분석하고 계획하는 데 필수적”이라고 밝혔습니다.

Nvidia DGX GH200, HGX H100, 그리고 OVX 슈퍼컴퓨터로 지원되는 Earth-2는 세계 기후 시스템을 놀라운 속도와 규모로 시뮬레이션하고 시각화하는 새로운 기준을 설정합니다.