Uniwersytet w Manchesterze opracował system prognozowania zanieczyszczenia powietrza w Wielkiej Brytanii, wykorzystując generatywne modele AI z rodziny NVIDIA Earth-2. Problem polegał na tym, że tradycyjne modele łączące chemiię z prognozowaniem pogody są niezwykle czasochłonne i kosztowne, co ogranicza dokładność i częstotliwość uruchamiania symulacji.
Professor David Topping z Uniwersytetu Manchesterskiego zaproponował zastosowanie tych samych ramy generatywnych, które NVIDIA z powodzeniem wykorzystuje do prognozowania klimatu i pogody. Zespół wytrenował model Earth-2 CorrDiff - generatywny model zmniejszający skalę - na superkomputerze Isambard-AI w Bristolu, używając danych treningowych z istniejących symulacji chemiczno-klimatycznych. Model zadziałał już za pierwszym razem. Naukowcy następnie dodali Earth-2 StormCast, model umożliwiający prognozy zależne od czasu, które bezpośrednio wykorzystują obserwacje jakości powietrza, i wykazali, że przepływy pracy testowania i wnioskowania działają na osobistym superkomputerze NVIDIA DGX Spark.
To rozwiązanie ma istotne znaczenie dla zdrowia publicznego, biorąc pod uwagę, że zanieczyszczenie powietrza przyczyniło się do około 30 tys. zgonów w Wielkiej Brytanii w ubiegłym roku. Szybsze i bardziej dostępne prognozy jakości powietrza mogą pomóc władzom i służbom zdrowia w lepszym planowaniu i reagowaniu na epizody zanieczyszczenia, potencjalnie ratując tys. istnień ludzi rocznie.