NVIDIA Earth-2로 영국 대기 오염 예측 모델 개발
University of Manchester Uses NVIDIA Earth-2 to Forecast Air Pollution Across the UK
NVIDIA Blog맨체스터 대학은 엔비디아의 생성형 AI 프레임워크인 Earth-2를 활용하여, 기존 화학 기반 모델보다 훨씬 효율적으로 영국 전역의 대기 오염도를 예측하는 혁신적인 모델을 개발했습니다.
- 국가 슈퍼컴퓨터에서 단 며칠 만에 학습되었음에도 불구하고, 이제는 일반 연구실의 데스크톱급 AI 시스템에서도 구동 가능해 과학 기술 접근성이 크게 향상되었습니다.
- 단순한 오염도 예측을 넘어, 호흡기 질환자에게 사전 경보를 제공하거나 환경 정책 변화가 미칠 영향을 시뮬레이션하는 등 공공 보건에 광범위하게 활용될 수 있습니다.
- 연구진은 이 AI 워크플로우와 데이터를 오픈소스로 공개하여, 전 세계 모든 국가나 도시가 자체적인 지역 오염 예측 모델을 구축하도록 지원하는 것이 목표입니다.
대기 오염은 심각한 공중 보건 위험 요소이지만, 기존의 화학 기반 모델을 이용해 대기 질을 예측하는 것은 계산 비용이 높아 상세하고 정기적인 실행에 한계가 있었습니다. 맨체스터 대학 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 엔비디아의 생성형 AI 프레임워크인 Earth-2를 활용하여 접근했습니다. 이들은 지구 기후 및 날씨 예측에 사용되던 생성적 프레임워크가 오염도 예측 분야에도 적용될 수 있는지 탐구했습니다.
연구팀은 기존 화학-기후 시뮬레이션 데이터를 기반으로 Earth-2 CorrDiff라는 생성형 다운스케일링 모델을 개발하고, 영국 국가 AI 슈퍼컴퓨터인 Isambard-AI에서 훈련시켰습니다. 이 과정은 단 2일 만에 U.K. 전역의 상세한 오염도 예측 모델을 구축하는 데 성공했습니다. 또한, 시간 의존적 예측이 가능한 Earth-2 StormCast 모델도 추가하여 테스트 및 추론 워크플로우를 검증했습니다.
개발된 모델은 단순한 과거 데이터 분석을 넘어, 호흡기 질환자에게 사전 경보를 제공하거나 정부의 정책 변화가 미칠 잠재적인 미래 오염 시나리오를 예측하는 등 공공 보건 분야에 광범위하게 활용될 수 있습니다. 특히 이 워크플로우는 슈퍼컴퓨터뿐만 아니라 데스크톱급 AI 시스템(DGX Spark)에서도 구동 가능해져 과학 기술의 접근성을 크게 높였습니다.
연구팀은 이러한 오염 모델의 데이터와 워크플로우를 공개하여, 전 세계 모든 국가나 도시가 자체적인 지역 오염 예측 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 궁극적으로는 사용자가 질문하면 AI 체인이 과학적 근거에 기반한 답변을 제공하는 인터페이스 구현을 구상하고 있습니다.
용어 풀이
- 오픈 소스
- 소스 코드를 공개해 누구나 보고 고치고 다시 배포할 수 있게 한 소프트웨어.
- 에이전트
- 목표를 받으면 스스로 계획을 세우고 도구를 써서 여러 단계의 작업을 해내는 AI.
