Исследователи Манчестерского университета вместе с командой NVIDIA адаптировали инструменты Earth-2 для моделирования загрязнения воздуха в Великобритании. Проект использует генеративную модель CorrDiff, которая повышает пространственное разрешение исходных данных, и StormCast для зависящего от времени прогноза с учётом наблюдений за качеством воздуха.
Команда сформировала обучающие данные из химико-климатических симуляций. Для CorrDiff использовали год смоделированных почасовых данных по Великобритании и получили общенациональную модель с пространственным разрешением 2–3 квадратных километра. Обучение выполнялось на одном узле британского суперкомпьютера Isambard-AI с восемью GPU и, по сообщению NVIDIA, заняло два дня. Это показатель конкретного проекта, а не независимый тест TheTimeAI.
Исследователи также показали, что инференс и небольшие обучающие запуски можно выполнять на настольной системе NVIDIA DGX Spark. Планируется опубликовать обучающие данные и рабочие процессы в открытом доступе, однако точная дата релиза и условия распространения в сообщении не указаны.
Модель предназначена для исследования сценариев, включая возможные последствия изменений экологической политики. В дальнейшем команда хочет добавить открытые данные и приблизиться к прогнозам на уровне улиц. Уведомления для медицинских служб и пациентов с астмой, а также обработка данных с периферийных датчиков при лесных пожарах пока описаны как возможные применения. NVIDIA и университет не объявляли о развёрнутом клиническом сервисе или готовой государственной системе предупреждений.
