La Universidad de Manchester utiliza NVIDIA Earth-2 para predecir la contaminación atmosférica en todo el Reino Unido
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Los físicos David Topping y el doctorando Hao Zhang, de la Universidad de Manchester, han aplicado modelos generativos de NVIDIA Earth-2 para crear un sistema de predicción de la contaminación atmosférica para todo el Reino Unido. Se estima que la contaminación del aire contribuyó a unas 30.000 muertes en el Reino Unido el año pasado, mientras que los modelos tradicionales de calidad del aire basados en la química son costosos y lentos de ejecutar. El equipo generó datos de entrenamiento a partir de simulaciones químico-climáticas existentes y entrenó Earth-2 CorrDiff, un modelo generativo de reducción de escala, en Isambard-AI; el modelo funcionó desde el primer intento. Con un año de datos británicos de contaminación simulados por horas, produjo un modelo con una resolución de 2–3 kilómetros cuadrados en dos días, utilizando un solo nodo de ocho GPU; Isambard-AI cuenta con 5.448 superchips NVIDIA GH200 Grace Hopper y ofrece 21 exaflops de rendimiento de IA. Posteriormente, el equipo incorporó Earth-2 StormCast para realizar predicciones dependientes del tiempo que usan directamente observaciones de la calidad del aire, y mostró los flujos de entrenamiento e inferencia en un superordenador de IA de escritorio NVIDIA DGX Spark. Entre sus posibles usos están probar escenarios de políticas públicas, enviar avisos anticipados de contaminación a servicios sanitarios y pacientes, y combinar el modelo con datos de dispositivos de IA en el borde para tomar decisiones en tiempo real, por ejemplo durante incendios forestales; el equipo también quiere alcanzar una resolución a escala de calle mediante más datos abiertos. Los investigadores planean publicar datos de entrenamiento y flujos de trabajo de código abierto para que otros países y ciudades construyan modelos locales, mientras Topping imagina que dentro de unos cinco años una interfaz agéntica podría responder preguntas sobre la contaminación prevista para el día siguiente en un barrio encadenando los modelos.
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