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NVIDIA Earth-2 AI 天气模型 DLI 课程：解锁全球风云的未来之匙

news 2025/5/21 9:50:52

电影闲聊引发思索之言：

曾几何时，当我们闲聊起那些描绘美国气候的大电影时（龙卷风-后天等美国大片），仿佛被带入了一个个奇幻而真实的气象世界。从狂风暴雨到烈日炎炎最后到冰天雪地，电影里的场景让我们对气候的变幻无常有了更直观的感受。这不禁引发我们对全球气候的深入思索。在人类探索自然奥秘的漫长征程中，天气始终是一个充满神秘与挑战的领域。从古代的观云测天到如今的高科技气象监测，我们对天气的认知和预测能力不断进步，但面对复杂多变的气候系统，传统的气象预测方法仍存在诸多局限。

前几天意外收到NVIDIA的DLI新开发学习课程邮件，为我探索和学习-NVIDIA Earth-2 AI 天气模型 DLI 课程的历程，为我打开了预测全球气候的新大门。它利用强大的 AI 技术，精准地模拟和预测气候，让我们对未来的风云变幻有了更多的掌控感。这不仅是科技和人类的进步，更是人类对自然认知的一大质的飞跃。

1：-DLI课程是什么呢？

NVIDIA深度学习学院（DLI）提供业界领先的人工智能与GPU加速计算培训课程，帮助开发者、研究人员和企业快速掌握前沿技术。课程涵盖深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理以及高性能计算等领域，结合理论与实践，学员可通过云端实验室在真实的GPU环境中动手实践。

DLI课程由NVIDIA专家设计，内容紧贴最新技术趋势，如生成式AI、大语言模型（LLM）和CUDA并行编程等。完成课程后，学员可获得NVIDIA官方认证证书，提升职业竞争力。无论是初学者还是资深工程师，DLI都提供从入门到高级的多样化学习路径和免费及付费课程，助力个人和企业加速AI创新与应用。通过灵活的学习方式，包括线上自学、讲师指导和企业定制培训，DLI已成为全球AI人才技能提升的首选平台之一。

附上课程学习注册链接-

Course Detail | NVIDIA

更随我的脚步来学习吧！

2：欢迎加入 NVIDIA Deep Learning Institute（DLI）的前沿课程

——《使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型》。这门课程将带你走进 AI 气象学的世界，掌握用最先进的人工智能技术模拟和预测地球气候的技能。

2.1 点击上面的链接并登入你的DLI账户：

你可以看到以下的页面截图

2.2正式进入课程学习内容-千万别眨眼，干活满满的！

- 课程介绍与环境设置
- 使用 FourCastNet 进行天气预报
- 验证预测结果
- 学习使用 CorrDiff 进行降尺度

建议先看四个目录的教学视频课程，能完整的学习视频的学习方法和课程有浅到深的掌握之道，而且可以完成学习进度推进深入，最后做学习视频检验一下你的知识掌握度，参加学习目录下的课程评估的题目，最后14%进度留给云环境下的代码执行过程学习，并可以变动参数的执行代码来完成整个课程高潮阶段的预测和调试参数的能够真真让你成为能成为预测世界各地天气的神一般AI工程师。

2.2.1课程的环境介绍：

视频的内容整理成思维导图方便各位读者能够尽快看清和梳理知识点：

本次“应用 NVIDIA Earth-2 的 AI 天气模型”工作坊将通过四个部分的课程内容，带领大家深入了解 AI 在天气预报中的应用，从制作天气预报到分析结果，再到实现高分辨率预测流程，同时介绍了 NVIDIA Earth-2 工具箱的四大支柱，包括 GPU 加速数值模拟、AI 训练、AI 推理以及大气数据的可视化和交互式探索，旨在帮助大家掌握 AI 天气建模的实践经验，以应对未来气候挑战。

2.2.2 使用 FourCastNet 进行天气预测

本次 AI 天气预报练习将从确定性预报入手，随后转向概率预报，通过扰动初始条件等方法，借助 AI 系统的强大能力，生成大量集合成员，以更好地描述和预测各种复杂天气事件及其概率，而 Earth2Studio 提供的扰动策略将助力这一过程。

2.2.3验证预测结果

AI 天气预报模型的运行后，我们通过可视化、下游应用测试和多种验证指标来评估其性能，确保模型对未来天气变化具有准确性和可靠性。

2.2.4学习使用 CorrDiff 进行降尺度

我们将 AI 预报模型（如 FourCastNet）与 AI 下尺度模型 CorrDiff 结合，构建一个自回归流程，生成具有物理真实性和高空间分辨率的区域天气预报。

2.2.5 课程评估部分

看看你掌握了多少视频内的知识了，完全展示NVIDIA DLI的技术课程全球最新趋势化学习和应用场景。

2.3 使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型-实操阶段代码体现demo乐趣时间到了

请在这里点击 start 按钮

等待15分钟左右进入云环境下的jyputer lab界面：

在这里我只体现一些代码执行后结果，

至于过程就等你们尊贵的读者亲身参与到其中了，

正所谓一句李白的诗词所寄托的：

不识庐山真面目，只缘身在此山中。

自己体会和领悟代码的精华所在，请在代码的海洋里快乐执行运行你的数据-代码-模型-结果。

我就不妨碍你们跑代码的快感了。

完成代码三个练习后你就完成全部的100%进度的学习

3：总结学习过程的收获和思考

本课程围绕 AI 在气象建模中的应用 展开，重点介绍了如何使用 NVIDIA Earth-2 平台 和 AI 模型（如 FourCastNet） 进行高精度天气预报和气候模拟。通过一系列动手实验，我们从数据准备、模型训练、预报生成到结果验证与下尺度处理，完整地走通了一个端到端的 AI 气象建模流程。