16 сентября 2026 г.
Прогноз качества воздуха в Великобритании стал детальнее: Earth-2 даёт разрешение 2–3 км
За 2 дня команда Манчестерского университета обучила Earth-2 для прогноза качества воздуха по всей Великобритании (блог NVIDIA, 15.09.2026). David Topping и Hao Zhang обучили Earth-2 CorrDiff на почасовых симуляциях загрязнения, и модель сработала с первой попытки.
Химико-климатические модели считают качество воздуха дорого, поэтому их нельзя запускать с нужной детализацией и частотой. Теперь Earth-2 выдаёт прогноз с разрешением 2–3 км.
Как собрали. Для обучения взяли год симулированных данных о загрязнении Великобритании с почасовым интервалом. Обучение заняло 2 дня на одном узле Isambard-AI с 8 GPU.
Во времени. Команда добавила Earth-2 StormCast, чтобы строить прогнозы по времени с прямым использованием наблюдений качества воздуха. Тот же workflow запускается на NVIDIA DGX Spark для inference и небольших обучений.
Как повторить. NVIDIA публикует Earth2Studio как open-source Python-фреймворк для AI-workflows в погоде и климате. Документация рекомендует Python 3.13 и uv, установку версии 0.18.0 из GitHub, GPU с compute capability от 8.9, 40 ГБ памяти и 128 ГБ диска.
NVIDIA планирует выпустить open-source training data и workflows, чтобы такие модели можно было обучать для других стран и регионов.
Первоисточник
