מחזאי מזג אוויר לחיזוי זיהום: אוניברסיטת מנצ'סטר אימנה את NVIDIA Earth-2 לחזות זיהום אוויר בכל בריטניה
חוקרים מאוניברסיטת מנצ'סטר לקחו את מודלי ה-AI הפתוחים של NVIDIA לחיזוי מזג אוויר ואימנו אותם מחדש על נתוני זיהום אוויר, כדי לייצר מודל ארצי לבריטניה ברזולוציה של 2-3 קמ"ר. האימון נמשך יומיים על מחשב-העל Isambard-AI, והמודל שהתקבל רץ כיום גם על מחשב אישי. הרקע: זיהום אוויר תרם, לפי ההערכה, לכ-30 אלף מקרי מוות בבריטניה בשנה שעברה.
זיהום אוויר הוא סיכון בריאותי חמור: לפי NVIDIA, הוא תרם בשנה שעברה לכ-30 אלף מקרי מוות בבריטניה לבדה. הבעיה היא שחיזוי איכות אוויר בשיטות המסורתיות, המבוססות על מודלים כימיים, הוא יקר מאוד מבחינה חישובית, ולכן מוגבל ברזולוציה ובתדירות ההרצה. צוות מאוניברסיטת מנצ'סטר מציע עכשיו דרך אחרת: לקחת את המודלים הגנרטיביים שפותחו לחיזוי מזג אוויר, ולאמן אותם מחדש על שדות זיהום.
מהמזג אוויר לזיהום
דיוויד טופינג, פרופסור במחלקה למדעי כדור הארץ והסביבה באוניברסיטת מנצ'סטר, שם לב שמשפחת המודלים הפתוחים NVIDIA Earth-2 פתרה בעיה דומה בעולם חיזוי מזג האוויר. "האתגר הגדול ביותר הוא כוח החישוב הנדרש לחיזוי איכות אוויר", אמר טופינג. "ברגע שמכניסים כימיה למודלים של מזג אוויר, הם נהיים איטיים מאוד, מאוד. אז אמרתי: למה שלא ננסה להשתמש במסגרות הגנרטיביות ש-NVIDIA מפתחת לאקלים ולמזג אוויר עבור שדות זיהום?"
בעבודה משותפת עם צוות Earth-2 של NVIDIA, החוקרים ייצרו נתוני אימון מסימולציות כימיה-אקלים קיימות, ואימנו את המודל Earth-2 CorrDiff, מודל גנרטיבי ל-downscaling (הגדלת רזולוציה של נתונים גסים), על Isambard-AI, מחשב-העל הלאומי של בריטניה ל-AI שנמצא בבריסטול. לפי הפרסום, המודל עבד כבר בניסיון הראשון.
בהמשך הוסיף הצוות את Earth-2 StormCast, מודל שמאפשר תחזיות תלויות-זמן ומשתמש ישירות בתצפיות של איכות אוויר, והדגים את תהליכי האימון וההרצה על DGX Spark, מחשב-העל האישי של NVIDIA.
שנה של נתונים, יומיים של אימון
לאימון המודל השתמש הצוות בנתוני זיהום של שנה שלמה מבריטניה, שסומלצו במרווחים של שעה, וייצר מודל זיהום ארצי ברזולוציה של 2-3 קילומטרים רבועים. התהליך רץ על צומת יחיד עם שמונה מעבדים גרפיים ב-Isambard-AI, שכולל 5,448 שבבי GH200 Grace Hopper ומספק 21 אקסאפלופס של ביצועי AI, ונמשך יומיים בלבד.
"העובדה שהמודל הזה אומן ביומיים על Isambard-AI, ויכול עכשיו לרוץ על DGX Spark שיושב על שולחן, משנה את מי שיכול לעשות את המדע הזה ובאיזו מהירות", אמר ניאל רובינסון, מנהל קשרי מפתחים לתחומי מזג אוויר ואקלים ב-NVIDIA. סיימון מקינטוש-סמית', מנהל מרכז מחשוב-העל של בריסטול ושותף להקמת Isambard-AI, ציין שמספר שעות ה-GPU שנדרשו היה נמוך יחסית, כך שהעומס דרש פחות חשמל מהמחשב.
למה זה חשוב
היישום הראשון שטופינג מזכיר הוא מדיניות: המודל הארצי מאפשר להריץ תרחישים עתידיים ולבדוק מה יקרה אם שינויי חקיקה שונים הקשורים לזיהום ייכנסו לתוקף. היישום השני נוגע ישירות לבריאות הציבור. טופינג מתאר תרחיש שבו שירותי בריאות אזוריים וארציים יוכלו לפנות מראש לחולים במצבים כמו אסתמה ולהודיע להם שזיהום האוויר באזורם צפוי להיות גבוה מחר, או בשבוע הבא.
הצוות בוחן גם שילוב של המודל עם התקני edge AI שקולטים נתוני איכות אוויר בזמן אמת, למשל לקבלת החלטות מיידית במקרה של שריפת יער.
המשמעות הרחבה יותר, ככל הנראה, היא בהורדת חסם הכניסה: אם מודל זיהום ארצי יכול להתאמן ביומיים ולרוץ אחר כך על מחשב שולחני, גופי מחקר ורשויות בריאות שאין להם גישה למחשבי-על יכולים, לפחות בתיאוריה, להריץ כלים דומים בעצמם. האו ג'אנג, דוקטורנט במנצ'סטר שאימן את StormCast, סיכם: "אנחנו רק מתחילים לחקור איך להשתמש במסגרות האלה בדרכים שונות כדי למדל שדות זיהום מורכבים."