Universidade de Manchester usa NVIDIA Earth-2 para prever a poluição do ar em todo o Reino Unido
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Os físicos David Topping e o doutorando Hao Zhang, da Universidade de Manchester, aplicaram modelos generativos do NVIDIA Earth-2 para criar um sistema de previsão da poluição do ar em todo o Reino Unido. Estima-se que a poluição atmosférica tenha contribuído para cerca de 30 mil mortes no Reino Unido no ano passado, enquanto os modelos tradicionais de qualidade do ar baseados em química são caros e lentos para executar. A equipe gerou dados de treinamento a partir de simulações químico-climáticas existentes e treinou o Earth-2 CorrDiff, um modelo generativo de redução de escala, no Isambard-AI; o modelo funcionou já na primeira tentativa. Usando um ano de dados de poluição do Reino Unido simulados em intervalos horários, o sistema produziu um modelo com resolução de 2–3 quilômetros quadrados em dois dias, em um único nó com oito GPUs; o Isambard-AI reúne 5.448 superchips NVIDIA GH200 Grace Hopper e oferece 21 exaflops de desempenho de IA. Depois, a equipe acrescentou o Earth-2 StormCast para previsões dependentes do tempo que usam diretamente observações da qualidade do ar e demonstrou os fluxos de treinamento e inferência em um supercomputador de IA de mesa NVIDIA DGX Spark. Entre as possíveis aplicações estão testar cenários de políticas públicas, enviar alertas antecipados sobre a poluição a serviços de saúde e pacientes e combinar o modelo com dados de dispositivos de IA de borda para decisões em tempo real, como durante incêndios florestais; a equipe também quer chegar a uma resolução no nível das ruas usando mais dados abertos. Os pesquisadores planejam publicar dados de treinamento e fluxos de trabalho de código aberto para que outros países e cidades possam criar modelos locais, enquanto Topping imagina que, em cerca de cinco anos, uma interface agêntica poderá responder a perguntas sobre a poluição prevista para o dia seguinte em um bairro, encadeando os modelos.
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