曼彻斯特团队用 NVIDIA Earth-2 预测英国空气污染

曼彻斯特大学的研究团队把 NVIDIA 面向天气与气候的开放模型 Earth-2 改用于英国全境的空气污染预报。地球与环境科学系教授 David Topping 指出，算力是主要瓶颈：“一旦把化学过程放进天气模型，速度就会变得非常非常慢。”

团队先用已有的化学气候模拟生成训练数据，随后在位于布里斯托尔的英国国家人工智能超级计算机 Isambard-AI 上训练生成式降尺度模型 Earth-2 CorrDiff。他们使用了一整年、按小时间隔模拟的英国污染数据，得到分辨率为 2 至 3 平方公里、覆盖全英的污染模型。

两天完成训练

训练在 Isambard-AI 的单个八卡 GPU 节点上进行，耗时两天。该超算配备 5448 颗 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片，提供 21 exaflops 的 AI 算力。同一套工作流也能在搭载 GB10 Grace Blackwell 超级芯片的 DGX Spark 桌面系统上做推理和小规模训练，Topping 办公室里就放着一台用于重训模型。他说：“现在投入几千美元就可以着手开发强大的 AI 模型。”

团队随后又加入 Earth-2 StormCast，可直接利用空气质量观测数据做时间相关预报。NVIDIA 天气与气候开发者关系经理 Niall Robinson 表示，两天训练加桌面运行“改变了谁能做这类科研，以及做得有多快”。

可能的用途

Topping 设想，地区和国家层面的医疗机构可以提前通知哮喘等患者，告知其所在区域次日或下周污染将升高。模型还能模拟不同政府政策情景的影响。团队正在探索接入边缘 AI 设备的实时数据，例如应对野火，并计划借助更多开放数据把分辨率提升到街道尺度。

训练数据与工作流将以开源方式发布，供其他国家和城市用本地数据训练各自的污染模型。详情见 NVIDIA 博客。