曼彻斯特大学利用 NVIDIA Earth-2 预测英国各地空气污染
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曼彻斯特大学物理学家 David Topping 和博士生 Hao Zhang 应用 NVIDIA Earth-2 生成式模型,建立了覆盖英国的空气污染预测系统。据估计,空气污染去年在英国造成约3万人死亡,而传统的化学空气质量模型运行成本高、速度慢。团队利用现有化学—气候模拟生成训练数据,并在 Isambard-AI 上训练了 Earth-2 CorrDiff 生成式降尺度模型;该模型首次尝试就运行成功。借助一整年按小时模拟的英国污染数据,系统在一个配备8块 GPU 的节点上用时两天,生成了分辨率为2–3平方公里的模型;Isambard-AI 配备5,448块 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片,可提供21 exaflops 的人工智能性能。随后,团队加入了 Earth-2 StormCast,使模型能够直接使用空气质量观测进行随时间变化的预测,并在 NVIDIA DGX Spark 桌面级 AI 超级计算机上展示了训练和推理工作流。潜在应用包括测试政策情景、提前向医疗服务机构和患者发出污染预警,以及结合边缘 AI 设备的数据支持实时决策,例如在野火发生时;团队还希望利用更多开放数据,将模型的分辨率提升到街道尺度。研究人员计划发布开源训练数据和工作流,让其他国家和城市能够构建本地模型;Topping 则设想,约五年后,代理式界面可以通过串联这些模型,回答某个街区明天的污染情况。
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