- Nvidia a lansat Earth-2, o suită de modele meteo bazate pe inteligență artificială, prezentată în plină iarnă marcată de prognoze contradictorii în SUA
- Compania susține că modelul Earth-2 Medium Range este mai precis decât GenCast de la Google DeepMind pe peste 70 de variabile atmosferice
- Noile modele pot rula pe GPU-uri în minute, nu pe supercomputere care consumă ore sau zile
- Tehnologia promite să democratizeze accesul la prognoze avansate pentru țări și organizații cu resurse limitate
- Comunitatea științifică salută progresul, dar avertizează că AI-ul nu înlocuiește complet modelele fizice clasice
În timp ce o furtună de iarnă lovea mari părți din Statele Unite, iar prognozele meteo oscilau de la „câțiva centimetri de zăpadă” la „haos total”, Nvidia a urcat pe scenă cu un mesaj ambițios: viitorul prognozei meteo este AI-ul.
Compania a prezentat, pe 26 ianuarie 2026, la reuniunea American Meteorological Society din Houston, noua suită Earth-2 — un set de modele de inteligență artificială care promit prognoze mai rapide, mai ieftine și, potrivit Nvidia, mai precise decât cele existente.
Sincronizarea a părut aproape ironică. Sau, cum au glumit unii observatori, poate că Nvidia „știa deja” ce urmează.
Ce este Earth-2 și de ce mizează Nvidia pe simplitate
Spre deosebire de modelele clasice de prognoză, care simulează în detaliu legile fizicii și necesită supercomputere costisitoare, Earth-2 se bazează pe transformere AI, o arhitectură devenită standard în modelele moderne de inteligență artificială.
„Este o întoarcere la simplitate”, a explicat Mike Pritchard, director de climate simulation la Nvidia. Ideea: mai puțină inginerie manuală, mai multă scalabilitate și viteză.
Suita Earth-2 include trei modele noi:
- Earth-2 Medium Range – prognoze globale pe termen mediu, până la 15 zile
- Earth-2 Nowcasting – predicții foarte detaliate pentru intervale scurte, de la 0 la 6 ore
- Earth-2 Global Data Assimilation – „fotografii” aproape în timp real ale stării atmosferei, folosite ca punct de plecare pentru prognoze
Acestea se adaugă unor modele deja existente, precum FourCastNet 3 și CorrDiff, folosite pentru rafinarea predicțiilor la rezoluție mare.
Nvidia vs. Google DeepMind: o competiție tăcută, dar serioasă
Unul dintre cele mai îndrăznețe anunțuri ale Nvidia este comparația directă cu GenCast, modelul AI de prognoză meteo lansat de Google DeepMind la finalul lui 2024.
Potrivit companiei, Earth-2 Medium Range ar fi mai precis decât GenCast pe peste 70 de variabile meteorologice, de la temperatură și presiune până la vânt și umiditate. Dacă afirmația se confirmă prin evaluări independente, vorbim de un salt important într-un domeniu dominat decenii la rând de simulări fizice clasice.
Diferența majoră nu este doar acuratețea, ci și costul: ceea ce înainte necesita ore pe supercomputere, acum poate fi rulat în minute pe GPU-uri.
De la furtuni locale la securitate națională
Modelul Nowcasting este poate cel mai spectaculos pentru publicul larg. Antrenat direct pe date satelitare globale, el poate fi adaptat rapid oriunde există acoperire bună cu sateliți — un avantaj major pentru țări mici sau regiuni care nu dispun de infrastructură meteo avansată.
În paralel, modelul de Global Data Assimilation reduce drastic una dintre cele mai costisitoare etape ale prognozei meteo: integrarea datelor din stații, baloane și senzori. Nvidia susține că această etapă, care consumă în mod tradițional până la 50% din puterea de calcul, poate fi realizată acum în câteva minute.
„Vremea este o chestiune de securitate națională”, spune Pritchard. Iar capacitatea de a rula propriile prognoze, fără a depinde de alte state sau companii, devine o miză strategică.
Entuziasm, dar și prudență în rândul meteorologilor
Deși potențialul este evident, specialiștii atrag atenția că modelele AI nu sunt un glonț de argint. Ele învață din datele trecutului, iar evenimentele extreme fără precedent pot fi dificil de anticipat.
În plus, multe dintre rezultatele anunțate de Nvidia trebuie validate independent, în condiții operaționale reale, pe termen mai lung.
Cu alte cuvinte, AI-ul nu înlocuiește fizica, dar ar putea deveni un aliat extrem de puternic.