Kecerdasan buatan dan komputasi yang dipercepat akan membantu peneliti iklim mencapai keajaiban yang mereka butuhkan untuk mencapai terobosan dalam penelitian iklim, kata pendiri dan CEO NVIDIA Jensen Huang pada hari Senin di KTT Berlin untuk inisiatif Mesin Virtualisasi Bumi.

“Richard Feynman pernah berkata bahwa ‘apa yang tidak dapat saya buat, saya tidak mengerti’ dan itulah alasan mengapa pemodelan iklim sangat penting,” kata Huang kepada 180 peserta di Harnack House di Berlin, tempat pertemuan bertingkat untuk komunitas ilmiah dan penelitian.

“Jadi, pekerjaan yang Anda lakukan sangat penting bagi pembuat kebijakan hingga peneliti hingga industri,” tambahnya.

Untuk memajukan pekerjaan ini, KTT Berlin menyatukan peserta dari seluruh dunia untuk memanfaatkan AI dan komputasi kinerja tinggi untuk prediksi iklim.

Dalam ceramahnya, Huang menguraikan tiga keajaiban yang harus terjadi bagi peneliti iklim untuk mencapai tujuan mereka, dan menyinggung upaya NVIDIA sendiri untuk berkolaborasi dengan peneliti iklim dan pembuat kebijakan dengan upaya Earth-2-nya.

Keajaiban pertama yang diperlukan adalah mensimulasikan iklim dengan cukup cepat, dan dengan resolusi yang cukup tinggi — hanya beberapa kilometer persegi.

Keajaiban kedua yang dibutuhkan adalah kemampuan untuk melakukan pra-komputasi data dalam jumlah besar.

Yang ketiga adalah kemampuan untuk memvisualisasikan semua data ini secara interaktif dengan NVIDIA Omniverse untuk “meletakkannya di tangan pembuat kebijakan, bisnis, perusahaan, dan peneliti”.

Gelombang Inovasi Iklim dan Cuaca Selanjutnya

Inisiatif Mesin Virtualisasi Bumi, yang dikenal sebagai EVE, adalah kolaborasi internasional yang menyatukan infrastruktur digital yang berfokus pada ilmu iklim, HPC, dan AI yang bertujuan untuk menyediakan, untuk pertama kalinya, informasi iklim skala kilometer yang mudah diakses untuk mengelola planet ini secara berkelanjutan.

“Alasan mengapa Earth-2 dan EVE menemukan satu sama lain pada waktu yang tepat adalah karena Earth-2 didasarkan pada tiga terobosan mendasar,” kata Huang.

Inisiatif ini berjanji untuk mempercepat laju kemajuan, menganjurkan proyeksi iklim terkoordinasi pada resolusi 2,5 km. Ini adalah tantangan yang sangat besar, tetapi ini dibangun di atas dasar kemajuan yang sangat besar selama 25 tahun terakhir.

Rangkaian aplikasi yang luas sudah mendapat manfaat dari komputasi yang dipercepat, termasuk ICON, IFS, NEMO, MPAS, WRF-G, dan lainnya — dan lebih banyak daya komputasi untuk aplikasi semacam itu akan segera hadir.

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip adalah terobosan percepatan CPU yang dirancang dari bawah ke atas untuk aplikasi AI dan HPC berskala raksasa. Ini memberikan kinerja hingga 10x lebih tinggi untuk aplikasi yang menjalankan data terabyte.

Ini dibuat sesuai skala, dan dengan menghubungkan sejumlah besar chip ini bersama-sama, NVIDIA dapat menawarkan sistem dengan efisiensi daya untuk mempercepat kerja para peneliti di penelitian iklim mutakhir. “Untuk perangkat lunaknya, ini terlihat seperti satu prosesor raksasa,” kata Huang.

Untuk membantu para peneliti menggunakan sejumlah besar data untuk bekerja, dengan cepat, untuk membuka pemahaman, Huang berbicara tentang NVIDIA Modulus, kerangka kerja sumber terbuka untuk membangun, melatih, dan menyempurnakan model pembelajaran mesin berbasis fisika, dan FourCastNet, sebuah global, data -model prakiraan cuaca yang digerakkan, dan bagaimana model terbaru yang digerakkan oleh AI dapat mempelajari fisika dari data dunia nyata.

Menggunakan data mentah saja, FourCastNet dapat mempelajari prinsip-prinsip yang mengatur pola cuaca yang rumit. Huang menunjukkan bagaimana FourCastNet dapat secara akurat memprediksi jalur Badai Harvey dengan memodelkan gaya Coriolis, efek rotasi Bumi, pada badai.

Model seperti itu, ketika ditambatkan ke “pos pemeriksaan” reguler yang dibuat oleh simulasi tradisional, memungkinkan prakiraan jangka panjang yang lebih rinci. Huang kemudian mendemonstrasikan bagaimana beberapa model ansambel FourCastNet, yang berjalan pada GPU NVIDIA, mengantisipasi gelombang panas Afrika Utara yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Dengan menjalankan FourCastNet di Modulus, NVIDIA mampu menghasilkan lintasan cuaca 21 hari dari 1.000 anggota ansambel dalam waktu sepersepuluh dari waktu sebelumnya untuk melakukan ansambel tunggal — dan dengan konsumsi energi 1.000x lebih sedikit.

Terakhir, teknologi NVIDIA berjanji untuk membantu semua pengetahuan ini menjadi lebih mudah diakses dengan kembaran digital yang mampu membuat model interaktif dari sistem yang semakin kompleks — mulai dari gudang Amazon hingga cara sinyal 5G menyebar di lingkungan perkotaan yang padat.

Huang kemudian menunjukkan visualisasi interaktif beresolusi tinggi yang menakjubkan dari data iklim skala global di cloud, memperbesar dari tampilan dunia ke tampilan detail Berlin. Pendekatan ini dapat bekerja untuk memprediksi iklim dan cuaca di berbagai lokasi seperti Berlin, Tokyo, dan Buenos Aires, kata Huang.

Bumi: Perbatasan Terakhir

Untuk membantu menghadapi tantangan seperti ini, Huang menguraikan bagaimana NVIDIA membangun sistem yang lebih kuat untuk melatih model AI, mensimulasikan masalah fisik, dan visualisasi interaktif.

“Jenis superkomputer baru ini baru saja online,” kata Huang. “Ini adalah teknologi komputasi segar yang dapat Anda bayangkan.”

Huang mengakhiri ceramahnya dengan berterima kasih kepada para peneliti kunci dari seluruh bidang dan dengan bercanda menyarankan pernyataan misi untuk EVE.

“Bumi, perbatasan terakhir, ini adalah pelayaran EVE,” kata Huang. “Misinya adalah untuk mendorong batas komputasi dalam layanan pemodelan iklim, untuk mencari metode dan teknologi baru untuk mempelajari keadaan iklim global-ke-lokal untuk menginformasikan hari ini dampak mitigasi dan adaptasi terhadap masa depan Bumi, untuk dengan berani pergi ke tempat yang belum pernah dikunjungi orang sebelumnya.”

Pelajari lebih lanjut tentang Earth-2.