AI，数字孪生将释放气候研究创新的下一波浪潮

人工智能和加速计算将帮助气候研究人员实现他们在气候研究方面取得突破的奇迹，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在柏林地球虚拟化引擎倡议峰会的主题演讲中表示。

“Richard Feynman曾经说过‘我不能创造的东西，我就不能理解’，这就是气候模拟如此重要的原因，”黄仁勋在柏林的哈纳克之家告诉180名与会者，这是该地区科学和研究界的重要聚会场所。

“因此，你们所做的工作对决策者、研究人员和行业来说都至关重要，”他补充道。

为了推进这项工作，柏林峰会汇集了来自全球的参与者，利用人工智能和高性能计算进行气候预测。

在演讲中，黄仁勋概述了气候研究人员实现目标所需的三个奇迹，并介绍了NVIDIA与气候研究人员和政策制定者合作的地球2项目。

首先，所需的第一个奇迹是能够以足够高的分辨率快速模拟气候，比如仅几平方公里的范围。

所需的第二个奇迹是能够预先计算大量的数据。

第三个奇迹是能够使用NVIDIA Omniverse与“决策者、企业、公司和研究人员”互动地可视化所有这些数据。

气候和天气创新的下一个浪潮

地球虚拟化引擎倡议（EVE）是一个国际合作项目，汇集了专注于气候科学、高性能计算和人工智能的数字基础设施，旨在首次提供易于访问的以公里为尺度的气候信息，以可持续管理地球。

“地球2和EVE之所以在完美的时机找到彼此，是因为地球2基于三个基本突破，”黄仁勋说。

该倡议承诺加快进展的步伐，提倡以2.5公里分辨率进行协调的气候预测。这是一个巨大的挑战，但它基于过去25年来的大量进展。

包括ICON、IFS、NEMO、MPAS、WRF-G等在内的一系列应用已经受益于加速计算，并且针对这些应用的更多计算能力即将到来。

NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片是一款专为巨型人工智能和高性能计算应用而设计的突破性加速CPU。它为运行千兆字节数据的应用程序提供高达10倍的性能。

它具有可扩展性，通过连接大量这些芯片，NVIDIA可以提供具有高效能源利用率的系统，加速处于气候研究前沿的研究人员的工作。“对于软件来说，它看起来像一个巨大的处理器，”黄仁勋说。

为了帮助研究人员快速利用大量数据解锁理解，黄仁勋介绍了NVIDIA Modulus，这是一个用于构建、训练和微调基于物理的机器学习模型的开源框架，以及FourCastNet，一个全球的、数据驱动的天气预报模型，以及最新的基于人工智能的模型如何从真实世界数据中学习物理知识。

仅使用原始数据，FourCastNet就能够学习掌握复杂天气模式的规律。黄仁勋展示了FourCastNet如何通过对飓风哈维模拟地球自转效应（科里奥利力）来准确预测其路径。

这种模型与传统模拟创建的常规“检查点”相结合，可以进行更详细、长期的预测。然后，黄仁勋演示了FourCastNet集合中一些运行在NVIDIA GPU上的模型如何预测到了一次前所未有的北非热浪。

通过在Modulus中运行FourCastNet，NVIDIA能够以之前进行单一集合所需时间的十分之一生成1,000个集合成员的21天天气轨迹，并且能耗降低了1,000倍。

最后，NVIDIA技术承诺通过数字孪生技术帮助所有这些知识变得更易于访问，能够创建出越来越复杂系统的交互式模型，从亚马逊仓库到5G信号在密集城区的传播方式。

黄仁勋随后展示了云端全球尺度气候数据的惊人高分辨率交互式可视化，从地球全球视图缩放到柏林的详细视图。黄仁勋表示，这种方法可以用于预测柏林、东京和布宜诺斯艾利斯等不同地点的气候和天气。

为了帮助应对这些挑战，黄仁勋概述了NVIDIA正在构建更强大的系统，用于训练人工智能模型、模拟物理问题和交互式可视化。

“这些新型超级计算机刚刚上线，”黄先生说道。“这是你能想象到的最新鲜的计算技术。”

黄先生在演讲结束时感谢了来自该领域的关键研究人员，并开玩笑地为EVE提出了一个任务声明。

“地球，最后的边界，这是EVE的航行，”黄先生说道。它的“任务是推动计算在气候建模中的极限，寻求研究全球到当地气候状态的新方法和新技术，以便今天为地球的明天的缓解和适应的影响提供信息，大胆地去那些没有人去过的地方。”

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