אוניברסיטת מנצ'סטר מריצה תחזית זיהום אוויר ארצית על NVIDIA Earth-2

האתגר החישובי

זיהום אוויר גורם לכ-30 אלף מקרי מוות בשנה בבריטניה לבדה, אבל מודלים מבוססי כימיה שמריצים תחזיות איכות אוויר נשארים יקרים מכדי לרוץ ברזולוציה גבוהה ובתדירות שימושית. פרופסור דיוויד טופינג (David Topping) מהמחלקה למדעי כדור הארץ והסביבה באוניברסיטת מנצ'סטר זיהה שמשפחת המודלים הפתוחה Earth-2 של NVIDIA כבר פיצחה בעיה דומה בחיזוי מזג אוויר, ושאל אם אותן מסגרות גנרטיביות יעבדו גם על שדות זיהום. לדבריו, ברגע שמכניסים כימיה למודלי מזג אוויר הם נעשים "ממש, ממש איטיים", ולכן הפנייה למסלול הגנרטיבי היתה מתבקשת.

אימון על מחשב-על לאומי

הצוות ייצר נתוני אימון מסימולציות כימיה-אקלים קיימות, ואז אימן את Earth-2 CorrDiff, מודל הורדת רזולוציה גנרטיבי (generative downscaling), על Isambard-AI, מחשב-העל הלאומי לבינה מלאכותית של בריטניה בבריסטול. המודל עבד בניסיון הראשון. האימון התבסס על שנת נתוני זיהום בריטיים במרווחי שעה, והפיק מודל ארצי ברזולוציה של 2-3 קמ"ר. על צומת יחיד בן שמונה GPU ב-Isambard-AI, שמכיל 5,448 שבבי GH200 Grace Hopper Superchips ומספק 21 אקסהפלופס (21 מיליארד מיליארד פעולות נקודה צפה בשנייה) ביצועי AI, התהליך ארך יומיים בלבד. סיימון מקינטוש-סמית (Simon McIntosh-Smith), מנהל המרכז למחשוב-על בבריסטול וממייסדי Isambard-AI, ציין ש-CorrDiff הראה יעילות חומרה יוצאת דופן, ושעות ה-GPU שנדרשו היו נמוכות יחסית לפרויקט אקלימי.

משולחן העבודה לתחזית בזמן אמת

מאז הוסיף הצוות את Earth-2 StormCast, מודל שמאפשר תחזיות תלויות-זמן המשלבות תצפיות איכות אוויר בפועל, והדגים את זרימות האימון וההרצה (inference) על NVIDIA DGX Spark, תחנת עבודה אישית למחשוב AI. ניאל רובינסון (Niall Robinson), מנהל קשרי מפתחים למזג אוויר ואקלים ב-NVIDIA, אמר שהמעבר מאימון בן יומיים על מחשב-על לאומי להרצה על מכשיר שיושב על שולחן משנה מי יכול לעשות את המדע הזה ובאיזו מהירות. הדוקטורנט האו ג'אנג (Hao Zhang), שאימן את StormCast על Isambard-AI, ציין שהגמישות במעבר בין מסגרות NVIDIA השונות הרשימה אותו, ושהצוות רק מתחיל לחקור יישומים נוספים לשדות זיהום מורכבים.

לאן זה הולך

טופינג מתאר תרחיש שבו שירותי בריאות אזוריים וארציים יוכלו להתריע מראש לחולי אסתמה על זיהום צפוי מחר או בשבוע הבא, ולהשתמש במודל לבחינת תרחישי מדיניות, למשל, מה יקרה אם ייושמו שינויים רגולטוריים שונים. כיוון נוסף שנבדק הוא שילוב עם התקני AI בקצה (edge) לבליעת נתוני איכות אוויר בזמן אמת וקבלת החלטות מיידיות, למשל בזמן שריפות יער. רובינסון מסכם שמדובר רק בהתחלה של מה שזרימות העבודה הפתוחות האלה יכולות לאפשר ברמה גלובלית.