La University of Manchester utilizó NVIDIA Earth-2 para prever la contaminación del aire en el Reino Unido, donde el año pasado la contaminación contribuyó a unas 30,000 muertes.
La University of Manchester utilizó el modelo Earth-2 CorrDiff de NVIDIA para predecir la contaminación del aire en el Reino Unido. Entrenado en solo dos días en el supercomputador Isambard-AI, el modelo ofrece datos precisos con una resolución de 2-3 km cuadrados.
La contaminación del aire es un riesgo de salud pública grave, vinculado a unas 30,000 muertes el año pasado en el Reino Unido. Los modelos tradicionales son costosos, pero Earth-2 ofrece un enfoque más eficiente, permitiendo usar observaciones de calidad del aire para predicciones precisas.
NVIDIA planea liberar datos de entrenamiento y flujos de trabajo open source para que otros países puedan crear modelos similares. Esto podría permitir a las ciudades generar sus propias predicciones detalladas con pequeños períodos de tiempo de supercomputación.
la tecnología de NVIDIA redefine quién puede abordar problemas de salud pública y cómo, acelerando avances en predicción ambiental.
// NVIDIA La University of Manchester usó NVIDIA Earth-2 para predecir contaminación: el modelo CorrDiff se entrenó en 2 días en el supercomputador Isambard-AI para generar datos detallados en el Reino Unido, donde la contaminación contribuyó a 30,000 muertes el año pasado.
// NVIDIA University of Manchester used NVIDIA Earth-2 to predict pollution: the CorrDiff model trained in 2 days on the Isambard-AI supercomputer to generate detailed data in the UK, where pollution contributed to 30,000 deaths last year.
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