FourCastNet 3
#5 in Wissenschafts- & Bio-KICaltech · v3 · 5× · zuletzt 27. Aug. 2026
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Momentum
FourCastNet 3 (FCN3) ist ein probabilistisches KI-Wettervorhersagemodell von NVIDIA, entwickelt mit Beteiligung von Caltech (Anima Anandkumar), Lawrence Berkeley National Laboratory und UC Berkeley. Es nutzt eine rein konvolutionelle, für Kugelgeometrie (sphärische Symmetrie) ausgelegte neuronale Netzarchitektur, um globale Ensemble-Wettervorhersagen zu erzeugen. Das Modell liefert Vorhersagegenauigkeit, die klassische Ensemble-Modelle übertrifft und mit diffusionsbasierten Verfahren konkurriert, bei gleichzeitig 8- bis 60-facher Geschwindigkeit. Es ist frei über Hugging Face, NVIDIA NGC/NIM sowie als Trainingscode (Makani) verfügbar und für kommerzielle wie nicht-kommerzielle Nutzung freigegeben.
Momentum-Verlauf
01.06.30.08.
Features
| Deployment-Modell | Selbst gehostet via NIM-Container (Docker, on-prem/Cloud/Workstation) oder direkter Modell-Download über Hugging Face/NGC für eigene Infrastruktur |
| Einsatzbereich | Globale Wettervorhersage (mittelfristig bis subsaisonal, bis 60 Tage), Ensemble-Vorhersagen, Klimamodellierung, Frühwarnsysteme |
| Integrationen | Earth2Studio (Python-SDK), NVIDIA NIM Microservices, Makani-Trainingsframework, NGC Catalog, Hugging Face |
| Lizenz | Modell-Gewichte: Apache 2.0 (Hugging Face); NIM-Container: NVIDIA AI Product Agreement / NVIDIA AI Foundation Models Community License |
| Plattform | NVIDIA Earth-2 Plattform, läuft auf einzelner GPU (z.B. H100) oder Multi-GPU-Cluster (bis 1024+ GPUs für Training) |
| Preis | Kostenlos (offenes Modell, Checkpoints und Code frei verfügbar) |
| Release-Datum | 16. Juli 2025 (arXiv-Paper); NGC-Checkpoint v0.1.0 am 29. Juli 2025 veröffentlicht |