L’Università di Manchester usa NVIDIA Earth-2 per prevedere l’inquinamento atmosferico nel Regno Unito
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I fisici David Topping e il dottorando Hao Zhang dell’Università di Manchester hanno applicato i modelli generativi NVIDIA Earth-2 per sviluppare un sistema di previsione dell’inquinamento atmosferico su scala nazionale nel Regno Unito. Si stima che l’inquinamento atmosferico abbia contribuito a circa 30.000 decessi nel Regno Unito lo scorso anno, mentre i tradizionali modelli di qualità dell’aria basati sulla chimica sono costosi e lenti da eseguire. Il team ha generato dati di addestramento da simulazioni chimico-climatiche esistenti e ha addestrato Earth-2 CorrDiff, un modello generativo di downscaling, su Isambard-AI, ottenendo un funzionamento corretto già al primo tentativo. Utilizzando un anno di dati sull’inquinamento britannico simulati con cadenza oraria, il modello ha raggiunto una risoluzione di 2–3 chilometri quadrati in due giorni su un singolo nodo con otto GPU; Isambard-AI contiene 5.448 superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper e offre 21 exaflops di prestazioni per l’IA. In seguito il team ha aggiunto Earth-2 StormCast, che consente previsioni dipendenti dal tempo basate direttamente sulle osservazioni della qualità dell’aria, e ha dimostrato i flussi di addestramento e inferenza su un supercomputer desktop NVIDIA DGX Spark. Tra le possibili applicazioni figurano la valutazione di scenari normativi, l’invio anticipato di avvisi sull’inquinamento ai servizi sanitari e ai pazienti e l’integrazione con dati provenienti da dispositivi di edge AI per decisioni in tempo reale, ad esempio durante gli incendi boschivi; il team vuole inoltre arrivare a una risoluzione stradale usando altri dati aperti. I ricercatori intendono pubblicare dati di addestramento e flussi di lavoro open source affinché altri Paesi e città possano creare modelli locali, mentre Topping immagina che tra circa cinque anni un’interfaccia agentica possa rispondere a domande sull’inquinamento previsto in un quartiere il giorno successivo concatenando i modelli.
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