NVIDIA 发布 Earth-2 生成式 AI 全球气候公里级分辨率基础模型

NVIDIA 发布 Earth-2 的新基础模型 cBottle，把全球气候模拟分辨率推到公里级。模型把 NVIDIA GPU 加速与高度优化的 Earth-2 stack 与生成式 AI 结合，可对单个天气样本压缩高达 3,000 倍的数据，对 1,000 个样本的集合则达到 3,000,000 倍的数据规模缩减。cBottle 训练数据包含高分辨率物理气候模拟以及过去 50 年观测约束下的大气状态估计，并能用仅四周的公里级气候模拟完成训练，效率极高。

cBottle 的能力覆盖填补缺失或损坏的气候数据、修正有偏的气候模型、把低分辨率数据 super-resolve 到高分辨率，以及基于历史模式合成新的气候信息。模型已在 World Climate Research Programme Global KM-Scale Hackathon 现场测试，活动跨越 8 个国家、10 家气候模拟中心。Max Planck Institute for Meteorology 用 Earth-2 推动 ICON Earth system model，完成了首次公里级全地球系统模拟与可视化；Ai2 与 NVIDIA 合作把气候模拟做得更快、更省电、可访问。

对气象、能源、农业等行业的决策支持场景，cBottle 把过去依赖数十拍字节存储与漫长计算的气候 informatics 改造为低延迟、高吞吐的工作流，使局地极端天气（强降水、引发野火的干热风）的模拟与可视化成为开发者可以即时调用的能力。MPI-M 所长 Bjorn Stevens 称这是构建地球数字孪生的新阶段，Ai2 的 Christopher Bretherton 把 cBottle 评价为生成式 AI 在气候科学上的优雅应用。