मैनचेस्टर विश्वविद्यालय ने NVIDIA Earth-2 से पूरे ब्रिटेन में वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान लगाया
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मैनचेस्टर विश्वविद्यालय के भौतिकविद् डेविड टॉपिंग और डॉक्टोरल छात्र हाओ झांग ने पूरे ब्रिटेन में वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान तैयार करने के लिए NVIDIA Earth-2 के जनरेटिव मॉडल लागू किए हैं। अनुमान है कि पिछले वर्ष अकेले ब्रिटेन में वायु प्रदूषण ने लगभग 30,000 मौतों में योगदान दिया, जबकि रसायन-आधारित पारंपरिक वायु-गुणवत्ता मॉडल चलाना महंगा और धीमा है। टीम ने मौजूदा रसायन-जलवायु सिमुलेशनों से प्रशिक्षण डेटा बनाया और Isambard-AI पर Earth-2 CorrDiff नामक जनरेटिव डाउनस्केलिंग मॉडल को प्रशिक्षित किया; मॉडल पहली ही कोशिश में काम कर गया। एक वर्ष के ब्रिटेन-व्यापी प्रदूषण डेटा को प्रति घंटे के अंतराल पर सिमुलेट करके, इसने आठ-GPU वाले एकल नोड पर दो दिनों में 2–3 वर्ग किलोमीटर के रिजॉल्यूशन वाला मॉडल तैयार किया; Isambard-AI में 5,448 NVIDIA GH200 Grace Hopper सुपरचिप हैं और यह AI प्रदर्शन के 21 exaflops देता है। बाद में टीम ने Earth-2 StormCast जोड़ा, जो वायु-गुणवत्ता के प्रत्यक्ष अवलोकनों का इस्तेमाल करके समय-निर्भर पूर्वानुमान देता है, और NVIDIA DGX Spark डेस्कटॉप AI सुपरकंप्यूटर पर प्रशिक्षण तथा इन्फरेंस वर्कफ़्लो प्रदर्शित किए। संभावित उपयोगों में नीतिगत परिदृश्यों का परीक्षण, स्वास्थ्य सेवाओं और मरीजों को प्रदूषण की अग्रिम चेतावनी देना, तथा वास्तविक समय के फैसलों के लिए मॉडल को edge-AI उपकरणों के डेटा से जोड़ना शामिल है, जैसे जंगल की आग के दौरान; टीम अधिक खुले डेटा की मदद से रिजॉल्यूशन को सड़क-स्तर तक बढ़ाना भी चाहती है। शोधकर्ता ओपन-सोर्स प्रशिक्षण डेटा और वर्कफ़्लो जारी करने की योजना बना रहे हैं ताकि अन्य देश और शहर स्थानीय मॉडल बना सकें, जबकि टॉपिंग की कल्पना है कि लगभग पांच वर्षों में एक एजेंटिक इंटरफ़ेस इन मॉडलों को जोड़कर किसी इलाके में अगले दिन के प्रदूषण से जुड़े सवालों का जवाब दे सके।
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