Глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил о планах по созданию цифрового двойника Земли с помощью платформы Omniverse. Компания строит суперкомпьютер Earth-2 (Земля-2). Он станет аналогом Cambridge-1, самого мощного в мире ИИ-суперкомпьютера для медицинских исследований, но только в сфере моделирования изменения климата. На Earth-2 будет работать фреймворк Modulus AI, позволяющий создавать ИИ-модели для симуляции различных физических процессов.
Благодаря замене традиционных итеративных расчётов на ИИ-модели итоговая производительность системы повышается на порядки. По словам Хуанга, ещё недавно такое было попросту невозможно. И лучшего и наиболее важного применения технологий NVIDIA не найти — чтобы разработать долгосрочные стратегии смягчения последствий деятельности человека и адаптации к новым условиям, необходимы модели, которые могут предсказывать климат в различных регионах земного шара на десятилетия вперёд.
В отличие от прогнозирования погоды, которое в первую очередь моделирует физику атмосферы, климатические модели представляют собой рассчитанные на длительный период симуляции, которые моделируют физику, химию и биологию атмосферы, воды, льда, земли и деятельности человека.
Климатические симуляции сегодня настраиваются с разрешением от 10 до 100 км. Но для моделирования изменений в глобальном круговороте воды — движения воды из океана, морского льда, поверхности суши и грунтовых вод через атмосферу и облака — необходимо гораздо более высокое разрешение. Изменения в этой системе приводят к усилению и штормов, и засух.
Для моделирования облаков, отражающих солнечный свет обратно в космос, уже необходимо разрешение метрового порядка. По оценкам учёных, при традиционном подходе для такой точности расчётов нужно от миллионов до миллиардов раз больше вычислительных мощностей, чем доступно сегодня. При нынешнем темпе прироста производительности (10x каждые 5 лет) на это уйдут десятилетия.
По словам Хуанга, у человечества впервые в истории появляется технология для точного моделирования климата со сверхвысоким разрешением и быстрого прогнозирования экстремальных погодных условиях на десятилетия вперёд. Страны, города и посёлки смогут получать ранние предупреждения для адаптации и повышения устойчивости инфраструктуры.
