Earth-2, NVIDIA vuole creare un gemello digitale della Terra per conoscere il futuro

Earth-2, NVIDIA vuole creare un gemello digitale della Terra per conoscere il futuro

NVIDIA costruirà un supercomputer chiamato Earth-2 per dare vita a modelli climatici in grado di prevedere il clima in diverse regioni del globo nei prossimi decenni. L'obiettivo è mostrare in modo chiaro quali saranno i danni del cambiamento climatico per spingere nazioni e cittadini ad agire.

di pubblicata il , alle 10:01 nel canale Sistemi
NVIDIA
 

NVIDIA ha annunciato che creerà il supercomputer più potente al mondo dedicato alla previsione del cambiamento climatico. Chiamato Earth-2, o E-2, il sistema punta a dare forma a un gemello digitale della Terra all'interno di Omniverse, la piattaforma di sviluppo basata su Universal Scene Description di Pixar e tecnologia NVIDIA RTX che consente di svolgere simulazioni 3D e progettazione in tempo reale. "Il sistema sarebbe la controparte per il cambiamento climatico di Cambridge-1, il supercomputer IA più potente al mondo per la ricerca sanitaria", ha spiegato NVIDIA.

Cambridge-1, per riferimento, si basa su cluster Nvidia DGX SuperPOD. Nello specifico, il sistema conta 80 sistemi DGX A100 con GPU Nvidia A100, DPU BlueField-2 e connettività di rete NVIDIA HDR InfiniBand per una potenza di oltre 400 petaflops con calcoli di intelligenza artificiali e quasi 10 petaflops nel benchmark di settore Linpack. A bordo anche CPU AMD EPYC 7742 dotate di 64 core.

"La Terra si sta scaldando. Gli ultimi sette anni sono sulla buona strada per essere i sette più caldi di sempre. Le emissioni di gas serra derivanti dalle attività umane sono responsabili di circa 1,1°C di riscaldamento medio dal periodo 1850-1900", ha spiegato Jensen Huang, CEO di NVIDIA.

"Siccità, ondate di calore senza precedenti, uragani intensi, tempeste violente e inondazioni catastrofiche. […] Dobbiamo confrontarci con il cambiamento climatico ora. Tuttavia, non sentiremo l'impatto dei nostri sforzi per decenni. È difficile agire per qualcosa di così lontano nel futuro. Dobbiamo conoscere il nostro futuro oggi - vederlo e sentirlo - in modo da poter agire con urgenza".

Per farlo è necessario simularlo, su larga scala. "Abbiamo bisogno di modelli climatici in grado di prevedere il clima in diverse regioni del globo per decenni", ha spiegato Huang. Differentemente dalle previsioni del tempo, ottenute sulla base della fisica atmosferica, "i modelli climatici sono simulazioni pluridecennali che modellano la fisica, la chimica e la biologia dell'atmosfera, delle acque, del ghiaccio, della terra e delle attività umane. Le simulazioni climatiche attuali hanno risoluzioni da 10 a 100 chilometri".

Serve una risoluzione maggiore per modellare i cambiamenti nel ciclo globale dell'acqua. I cambiamenti in questo sistema portano all'intensificarsi di tempeste e siccità. È inoltre necessaria una risoluzione con una precisione di metri per simulare le nuvole che riflettono la luce solare nello spazio.

Secondo gli scienziati, una tale risoluzione simulativa richiederebbe "da milioni a miliardi di volte più potenza di calcolo di quella attualmente disponibile. Ci vorrebbero decenni per raggiungere questo obiettivo con il normale corso dei progressi informatici, che accelerano di 10 volte ogni cinque anni", spiega NVIDIA.

Huang ritiene tuttavia che sia possibile azzerare o quasi il gap combinando tre tecnologie: calcolo accelerato dalle GPU, deep learning e avanzamenti nelle reti neurali basate sulla fisica e, infine, supercomputer dedicati all'intelligenza artificiale. "Per la prima volta, disponiamo della tecnologia per eseguire modelli climatici ad altissima risoluzione e prevedere i cambiamenti nelle condizioni meteorologiche estreme regionali tra decenni".

"Grazie alle tecniche di super risoluzione potremmo avere a portata di mano il salto miliardario necessario per realizzare modelli climatici ad altissima risoluzione. Paesi, città e paesi potranno ricevere avvisi tempestivi per adattarsi e rendere le infrastrutture più resilienti. E con previsioni più accurate, le persone e le nazioni agiranno con maggiore urgenza".

4 Commenti
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cignox115 Novembre 2021, 10:05 #1
Beh, vediamo cosa riescono ad ottenere usando la AI. Abbiamo giá visto che la AI puó velocizzare, e di molto, la velocitá di calcoli risolti tradizionalmente in modo diverso (penso, ad esempio, ai sistemi di denoising per i rendering), se riuscisse a migliorare anche le previsioni meteo sarebbe un colpaccio...
jepessen15 Novembre 2021, 11:37 #2
[IRONIC MODE]Fin quando non riusciranno a simulare i peti delle mucche e delle persone nelle sagre dei fagioli, non riusciranno mai nel loro intento[/IRONIC MODE]

Sono abbastanza fiducioso che il progetto possa avere successo; gia' in passato sono stati fatti studi dove il machine learning e' riuscito a prevedere l'evoluzione di un sistema caotico a partire da determinate condizioni iniziali con un'accuratezza fino a 7 volte maggiore dei sistemi tradizionali:

Machine Learning’s ‘Amazing’ Ability to Predict Chaos

Ed e' un risultato ottenuto da un piccolo gruppo di ricercatori, quindi non oso immaginare cosa sara' possibile ottenere con i mezzi di una societa' come NVidia...
eltalpa15 Novembre 2021, 12:05 #3
Originariamente inviato da: cignox1
Beh, vediamo cosa riescono ad ottenere usando la AI. Abbiamo giá visto che la AI puó velocizzare, e di molto, la velocitá di calcoli risolti tradizionalmente in modo diverso (penso, ad esempio, ai sistemi di denoising per i rendering), se riuscisse a migliorare anche le previsioni meteo sarebbe un colpaccio...

Io lavoro proprio su questo, e c'è un bel fermento nella ricerca scientifica in questo momento. Attualmente nella meteorologia si sta cercando di trovare i migliori modi per "fondere" l'approccio della modellazione numerica con il deep learning (e machine learning in generale).

Come ricercatore informatico, nel mio centro di ricerca stiamo partendo da un approccio AI-first (ovvero, integrare la simulazione fisica nei modelli di AI), mentre ad esempio il centro meteo europeo ( ECMWF ) ha una roadmap per tentare l'integrazione delle tecniche di AI nel modello fisico ( https://www.ecmwf.int/en/elibrary/1...p-next-10-years ). È probabile che entrambe gli approcci a un certo punto si incontreranno a metà strada, o almeno questa è la mia opinione

Saranno anni interessanti, e siamo in pista per mettere in piedi qualcosa anche a livello italiano proprio su questo tema: se va tutto bene ci faremo sentire
joe4th15 Novembre 2021, 12:25 #4
Lodevole iniziativa, bisogna vedere se lo metteranno a disposizione gratuitamente a qualche istituzione accademica (per non considerare comunque l'energia elettrica necessaria per farlo funzionare). Il nome Terra-2 ricorda un po' qualche fumetto della Marvel sui multiversi.

Comunque il sistema e' veloce, 10 PFlops in FP64, sono pochi in ambito HPC Top500 (non rientrerebbe nemmeno nei primi 10), ma pur sempre validi. L'unico problema e' che con l'aritmetica a doppia precisione non e' che riesci a simulare tutto, per giunta piu' la simulazione e' lunga in termini computazionali (ovvero quante piu' operazioni fai in virgola mobile) e piu' i semplici errori di calcolo si accumulano.

In realta' non e' detto che un sistema del genere possa possa essere totalmente predittivo, ma in fondo e' anche un sistema termodinamico che produce esso stesso calore.

Quello che ha scritto jepessen in modo ironico, non e' poi cosi' ironico, infatti,
come ha scritto Alan Turing, uno dei padri dell'informatica moderna, nel 1950, in Computing and Machinery [Vol LIX No. 236]:

"The displacement of a single electron by a billionth of a
centimetre at one moment might make the difference between a man being
killed by an avalanche a year later, or escaping."

ossia lo spostamento di un singolo elettrone di un miliardesimo di centimetro, potrebbe avere delle conseguenze importanti a distanza di tempo.

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