Manchester ekibi NVIDIA Earth-2 ile İngiltere genelinde hava kirliliğini tahmin ediyor

Manchester Üniversitesi'nden bir ekip, NVIDIA'nın hava ve iklim için geliştirdiği Earth-2 açık modellerini hava kirliliği tahminine uyarladı. Yer ve çevre bilimleri profesörü David Topping, kimya tabanlı geleneksel modellerin yavaşlığını sorun olarak gösteriyor: "Kimyayı hava durumu modellerine koyduğunuzda çok ama çok yavaşlıyorlar."

Ekip, mevcut kimya-iklim simülasyonlarından eğitim verisi üretti ve üretken bir ölçek küçültme modeli olan Earth-2 CorrDiff'i Bristol'deki ulusal yapay zeka süperbilgisayarı Isambard-AI üzerinde eğitti. Bir yıllık İngiltere kirlilik verisi saatlik aralıklarla kullanıldı; sonuçta 2-3 kilometrekare çözünürlükte, ülke genelini kapsayan bir kirlilik modeli çıktı.

İki günlük eğitim, masaüstünde çalışma

Eğitim, 5.448 NVIDIA GH200 Grace Hopper süperçipiyle 21 exaflops yapay zeka performansı veren Isambard-AI'nin tek bir sekiz GPU'lu düğümünde iki gün sürdü. Aynı iş akışı, GB10 Grace Blackwell süperçipli DGX Spark masaüstü sisteminde çıkarım ve küçük eğitim koşuları için de çalışıyor. Topping'in ofisinde model yeniden eğiten bir DGX Spark var. "Artık birkaç bin dolar yatırımla güçlü yapay zeka modelleri geliştirmeye başlayabilirsiniz" diyor.

Ekip daha sonra hava kalitesi gözlemlerini doğrudan kullanan zamana bağlı tahminler için Earth-2 StormCast'i de ekledi. NVIDIA'da hava ve iklim geliştirici ilişkileri yöneticisi Niall Robinson, modelin iki günde eğitilip masadaki bir cihazda çalışabilmesinin "bu bilimi kimin yapabileceğini değiştirdiğini" söylüyor.

Kullanım alanları

Topping, bölgesel sağlık kuruluşlarının astım gibi rahatsızlıkları olan hastalara yüksek kirlilik uyarısı göndermesini olası bir kullanım olarak anlatıyor. Model ayrıca farklı kamu politikası senaryolarının etkisini de canlandırabiliyor. Ekip, uç yapay zeka cihazlarından gerçek zamanlı veri almayı ve çözünürlüğü sokak ölçeğine indirmeyi araştırıyor.

Eğitim verisi ve iş akışlarının açık kaynak yayımlanması, başka ülkelerin kendi verileriyle benzer modeller eğitebilmesi için planlanıyor. Ayrıntılar NVIDIA blogunda.