Earth-2

城市规模的模拟数据现已整合到 Earth-2 行星数字孪生中。在本视频中，我们演示了将 ICON、WRF 和 PALM 的高分辨率模拟数据与 Cesium 提供的 Google 实景图像相结合，利用用 Earth-2 可视化服务帮助解决城市环境中的相关问题。

研究人员正在使用 AI 天气预报、模拟数据和存档数据的交互式可视化来分析极端天气。

通过将分析速度提高 70 万倍，NVIDIA Omniverse 和 Modulus 可以帮助工程师规划和运营碳捕获和存储，确保安全运行和长期存储，并减少释放到大气中的二氧化碳量。

通过在 NVIDIA Modulus 中运行 FourCastNet，我们能够在十分之一的时间内生成 1000 个集成成员的 21 天天气轨迹，而且能耗降低了 1000 倍。

基于 NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD 作为 3D 框架，Earth-2 平台能够聚合和可视化各种全球规模的气候模拟和地理空间数据集。借助云原生技术，全球任何人都可以探索可视化效果。