這個開創(chuàng)性的 AI 模型將為氣候建模與分析帶來變革，以實現(xiàn)更好地預測、理解和應對氣候變化

通過更細致地模擬地球氣候，科學家和研究人員可以更好地預測并減輕氣候變化帶來的影響。

NVIDIA 正通過 cBottle（Climate in a Bottle 的簡稱）為這項工作帶來新的突破，這是全球首個專為以公里尺度分辨率模擬全球氣候而設計的生成式 AI 基礎模型。

作為NVIDIA Earth-2平臺的一部分，該模型可以生成逼真的大氣狀態(tài)，并且可以根據時間、日期和海面溫度等輸入信息進行調整，為理解和預測地球最復雜的自然系統(tǒng)提供了新的途徑。

Earth-2 平臺包含一套軟件棧和多種工具，其中集成了 AI、GPU 加速、物理模擬和計算機圖形的強大功能。這有助于創(chuàng)建用于模擬和可視化天氣狀況的交互式數(shù)字孿生體，并提供行星尺度的全球氣候預測。借助 cBottle，這些預測的速度能夠比傳統(tǒng)數(shù)值模型快數(shù)千倍，且能效更高，同時不減損準確性。

包括馬克斯-普朗克氣象研究所（MPI-M）和艾倫人工智能研究所（Ai2）在內的頂尖科學研究機構，正在探索使用 cBottle 來壓縮、提煉地球觀測數(shù)據和超高分辨率氣候模擬，并將其轉化為可查詢的、交互式的生成式 AI 系統(tǒng)。

cBottle 在世界氣候研究計劃（WCRP）全球公里級黑客馬拉松活動中進行了實地測試。該活動由八個國家和十個氣候模擬中心組織舉辦，旨在推進高分辨率地球系統(tǒng)模型的分析與開發(fā)，并拓寬高分辨率、高保真氣候數(shù)據的獲取途徑。

用 AI 革新氣候建模

傳統(tǒng)的氣候信息學需要對數(shù)十 PB 的數(shù)據存儲進行復雜分析，要投入大量的時間、人力和計算資源。

cBottle 結合了 NVIDIA GPU 加速和高度優(yōu)化的 NVIDIA Earth-2 棧，使用先進的 AI 技術來壓縮海量的氣候模擬數(shù)據。對于單個天氣樣本，它能夠將 PB 級的數(shù)據量進行高達 3000 倍的壓縮，換句話說對于 1000 個樣本的集合，數(shù)據量是之前的 300 萬分之一。

cBottle 是在高分辨率物理氣候模擬以及過去 50 年觀測數(shù)據約束的大氣狀態(tài)估算值上進行訓練的。

該模型可以填補缺失或損壞的氣候數(shù)據，糾正有偏差的氣候模型，對低分辨率氣候數(shù)據進行超分辨率重建，并根據模式和先前的觀測結果合成信息。cBottle 極高的數(shù)據處理效率使其僅需四周時間的公里尺度氣候模擬數(shù)據即可完成訓練。

全球協(xié)作實現(xiàn)行星級影響

頂尖氣候機構正在使用 NVIDIA Earth-2 推進氣候模擬。

馬克斯-普朗克氣象研究所已經利用 Earth-2 及其 ICON 地球系統(tǒng)模型開創(chuàng)了公里尺度氣候建模。借助 NVIDIA GPU 加速和性能優(yōu)化，該研究所的研究人員領導的團隊首次對整個地球系統(tǒng)進行了公里尺度模擬，以前所未有的精細度實現(xiàn)氣候模擬與可視化呈現(xiàn)。

馬克斯-普朗克氣象研究所所長 Bjorn Stevens 表示：“面對快速變化的氣候，Earth-2 的最新進展代表著我們理解、預測和適應周圍世界的能力實現(xiàn)了革命性的飛躍。通過利用 NVIDIA 的先進 AI 和加速計算，我們正在構建地球的數(shù)字孿生體。這標志著一個新時代的到來，氣候科學相關成果能為所有人獲取并加以運用，從而使人們能夠做出保護我們共同未來的明智決策。”

艾倫人工智能研究所和 NVIDIA 正在協(xié)作，利用 Earth-2 AI 棧和 GPU 來加速和增強氣候建模，致力于使高分辨率氣候模擬更快、更節(jié)能、更易于使用。這對于天氣預測和氣候適應力領域的科研和實際應用而言至關重要。

艾倫人工智能研究所的氣候建模高級總監(jiān) Christopher Bretherton 表示：“為氣候變化做規(guī)劃是全球各國面臨的巨大挑戰(zhàn)。cBottle 精妙地使用了生成式 AI，是一種令人興奮的新資源，它可用于高效地模擬局部極端天氣，如暴雨或引發(fā)野火的干熱風。”

通過在 NVIDIA Earth-2 中使用 cBottle，開發(fā)人員可以構建氣候數(shù)字孿生體，從而能夠以交互方式探索和可視化公里尺度的氣候數(shù)據，并在低延遲和高吞吐量的情況下預測可能出現(xiàn)的場景。

cBottle 基礎模型現(xiàn)已開放早期訪問。有興趣重新訓練該模型的氣候 AI 研究人員可以從 GitHub 獲取 cBottle 代碼庫，并在 arXiv 上查閱預印本。