曼彻斯特物理学家 David Topping 和 Hao Zhang 将 NVIDIA Earth-2 生成式模型应用于空气质量预测，为公共卫生决策提供信息支持。
空气污染是严重的公共卫生风险，仅过去一年，英国大约就有 3 万人因此死亡。数据驱动的洞察分析固然有所帮助，但使用传统的基于化学模型计算空气质量往往成本高昂，这限制了模型的精细程度以及定期运行的方式。
曼彻斯特大学地球与环境科学系教授 David Topping 发现NVIDIA Earth-2 开放 AI 模型和工具系列能够解决天气预报的相关问题，并思考相同的生成式框架是否也适用于预测污染领域。
Topping 和同事与 NVIDIA Earth-2 团队合作，利用现有的化学 - 气候模拟中生成训练数据，然后在英国布里斯托的 AI 超级计算机 Isambard-AI 上，训练生成式降尺度模型 Earth-2 CorrDiff。
该模型首次尝试便成功运行。
该团队随后引入了 Earth-2 StormCast 模型，该模型可直接使用空气质量观测结果，进行随时间变化的预测，并展示了在 NVIDIA DGX Spark 个人 AI 超级计算机上运行的测试训练和推理工作流。
该团队计划开源污染模型的训练数据和工作流，以便训练适用于其他国家和地区的类似模型。
展望未来五年，Topping 认为最终形态将更简单：一个智能体界面，临床医生或政府机构提出问题，模型链处理其他一切。
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