일기 예보는 하루 일정을 넘어서는 일을 좌우합니다. 에너지 생산자와 보험사, 운송 사업자가 달라지는 조건에 맞춰 계획을 세우려면 때맞춘 기상 정보가 꼭 필요하죠. 전 지구 예보는 폭풍이 만들어지는 모습을 보여 주지만, 태양광 발전소나 해운 항로, 보험 대상 자산을 두고 내리는 판단은 그 지역에서 무슨 일이 벌어지느냐에 달려 있습니다.
NVIDIA Earth-2는 개발자와 연구자에게 자체 데이터로 맞춤 구성할 수 있는 오픈 모델과 도구 제품군을 제공합니다. NVIDIA 컴퓨팅에서 돌아가는 이들 기술은 전 지구 날씨 예측과 상세한 지역 예보, 환경 연구를 뒷받침하죠.
StormScope EU는 Earth-2에 가장 최근 합류한 모델입니다. 단기 예보용 StormScope 모델의 지역 버전으로, 유럽의 기상·기후 데이터로 학습했죠. EUMETSAT 위성 관측 자료를 활용해 16개 Meteosat 채널에서 10분 간격으로 변해 가는 구름 상태를 예측합니다.
NVIDIA는 GTC 베를린에서 Earthmover와 함께 만든 인터랙티브 기상 데모로 StormScope EU 파이프라인을 실시간 시연하고 있습니다. 이 데모는 Earth2Studio로 예보를 돌리고 Earthmover의 데이터 플랫폼으로 실시간 결과를 관리·제공하는데요. 새 위성 관측 자료가 들어오는 10분마다 결과가 갱신됩니다. Earthmover가 이 결과를 지도 타일로 제공해, 관람객은 전체 데이터셋을 내려받지 않고도 유럽 전역의 예측을 살펴볼 수 있죠.
개발자는 Earth-2 모델을 지역 수요에 맞는 워크플로우로 조합할 수 있습니다. 단기 예보에는 StormScope를, 성긴 기상 데이터에 지역 단위의 세부 정보를 더하는 데는 CorrDiff를 쓰는 식이죠. 이 모델 아키텍처를 가져다가 대기질 모델링 같은 새로운 환경 분야에 맞춰 학습시킬 수도 있습니다. 오픈 소스 NVIDIA PhysicsNeMo 프레임워크가 학습·맞춤 구성 도구를 제공해, 각 팀이 독자 데이터와 도메인 전문성을 녹여 지역 수요에 맞는 애플리케이션을 만들 수 있게 해 줍니다.
Earth-2 역량을 기반으로 개발하고 있는 조직은 다음과 같습니다.
AXA는 NVIDIA Earth-2의 FourCastNet 3로 과거 관측 기록을 넘어선 지역별 사이클론 위험을 연구하고 있습니다. 1,000번이 넘는 시뮬레이션 시즌을 돌려 위험 평가에 참고할 인사이트를 얻고, 고객이 예방 노력을 어디에 집중할지 가늠하도록 돕죠.
Vaisala Xweather는 Earth-2를 자사의 독자 관측 자료와 낙뢰 데이터, 예보 전문성과 결합해 정부와 에너지, 해양, 운송, 보험 고객을 위한 기상 인텔리전스 플랫폼을 강화하고 있습니다. 낙뢰 데이터로 StormScope를 조정해 단기 예보의 선행 시간을 늘리고, 이렇게 만든 경보를 Vaisala Xweather의 SaaS 상품과 AI 어시스턴트 연동을 통해 제공하는 작업도 여기에 포함되죠.
영상 제공: Vaisala Xweather
University of Manchester 연구진은 Earth-2의 CorrDiff 모델을 영국 대기질 모델링에 맞게 손봤습니다. NVIDIA 기반 슈퍼컴퓨터 Isambard-AI에서 모델을 학습시킨 뒤 NVIDIA DGX Spark 시스템에서 로컬로 돌려, 국가 슈퍼컴퓨터에서 하던 환경 모델링을 데스크톱으로 가져왔죠.
TotalEnergies는 태양광 발전 예측에 NVIDIA Earth-2를 활용하는 방안을 살펴보고 있습니다. 태양광 발전소 두 곳에서 StormScope 기반 일사량 나우캐스팅을 평가하고, 시간 단위보다 짧은 간격으로 기상 정보를 제공하는 모델을 개발하고 있죠. 더 세밀한 예보가 태양광 발전량 변화를 미리 내다보는 데 어떻게 도움이 될지 알아보는 작업입니다.
Space42는 CorrDiff와 NVIDIA PhysicsNeMo로 SARDiff4Height를 개발했습니다. 레이더 영상 한 장에서 지표면 높이를 추정하고 불확실성 지도까지 만들어 내는 연구로, 분석가가 어느 지점의 추정값을 더 꼼꼼히 들여다봐야 할지 파악하도록 돕습니다.
NVIDIA Earth-2 오픈 모델과 도구를 살펴보고, Earth2Studio의 예보 예제로 직접 시험해 보세요. 각 팀이 기상 AI를 저마다의 과제에 어떻게 맞춰 가고 있는지는 AXA의 허리케인 위험 사례 연구와 Manchester의 대기질 이야기에서 확인할 수 있습니다.