英伟达正在制作地球气候的数字模型

　　几周前，气候科学家说中国的极端热浪是任何地方有记录以来最严重的。几天后，巴基斯坦由于前所未有的洪水，宣布全国进入紧急状态。在欧洲，创纪录的夏季高温包括英国有史以来的最高温度。而且，在美国，一千多年来最严重的干旱正在耗尽该国两个最大的水库，迫使数百万人进行水的配给。
　　随着地球正在变暖。过去的七年有望成为有记录以来最温暖的七年。自1850-1900年以来，人类活动产生的温室气体排放造成了大约1.1 的平均变暖。
　　我们所经历的与全球平均水平非常不同。我们经历着极端天气：历史性的干旱、前所未有的热浪、强烈的飓风、猛烈的风暴和灾难性的洪水。气候灾难是新的常态。
　　我们现在需要面对气候变化。然而，我们在几十年内都不会感受到我们的努力所带来的影响。要为如此遥远的未来动员行动是很难的。但是，我们必须知道我们今天的未来。看到它，感受到它，这样我们才能紧急行动起来。
　　极端天气事件在地球上已经变得非常的普遍。目前，我们主要是做出反应，但在一个理想的世界里，我们将需要能够预测、准备和适应我们不断变化的气候。
　　然而，这可能说起来容易做起来难。为了使我们的未来在今天成为现实，模拟是答案。
　　地球的气候复杂得令人眼花缭乱，无所适从。气候和天气模式是由地球范围内的各种系统的不可减少的相互作用网络所引起。再加上影响这些系统的一系列人类活动，你就会发现一系列令人痛苦的复杂变量。为了制定缓解和适应的最佳战略，我们需要能够预测全球不同地区几十年气候的气候模型。
　　因此，气候危机的一个重要项目就是：预测这些系统如何随着时间的推移而表现的方法。仅仅像天气报告一样监测这个问题是不够的。我们还需要推断人类活动可能如何影响未来的结果。一个城市规划者可能需要知道他们的建筑计划是否应该考虑到沿海的洪水。但是，颁发这些许可证的城市管理者需要预测同一建筑物的碳排放可能如何影响气候。与预测天气不同的是，气候模型主要是对大气物理进行模拟，而气候模型是对大气、水、冰、土地和人类活动的物理、化学和生物进行模拟的多十年模拟。
　　一个令人振奋的提议是 ＂目的地地球＂，这一个由欧盟委员会在2021年初启动的项目设想了一个完全模拟的地球气候的数字孪生体。这个地球的软件副本将使研究人员和政府能够提出重要问题，这个问题就是今天的人类活动如何影响明天的气候结果。
　　受到这个想法的启发，英伟达去年宣布了一个类似的雄心勃勃的项目。他们开发了一个自己的项目版本，该版本将是一个名为Earth-2的互动式数字孪生体和计算平台。
　　英伟达首席工程师卡迪克·卡希纳特（Karthik Kashinath）是Earth-2计划的工程负责人，他最近表示：＂在最高层面上，英伟达建立Earth-2的原因是为了能够预测和监测气候变化，同时制定战略来缓解和适应变化。我们对即将发生的事情了解得越多，我们人类就越能做好准备。＂
　　为了了解Earth-2的潜力，重要的是了解数字孪生技术的发展前景。什么是数字孪生体？我们如何才能制造出一个星球大小的数字孪生体呢？
　　GPU的背后：数字孪生体
　　数字孪生体是现实的模拟复制品。在这个意义上，现实可能是指一个物理物体，如风力涡轮机或建筑物，一个过程，如制造汽车的装配线，或一个系统，如金融系统或气候。这个想法是，通过创建一个基于软件的真实事物的复制品，数字孪生体可以提供一种互动的方式来参与这项研究，并在研究中提出问题，或对该物体、过程或系统进行预测。
　　构建数字孪生体有许多要素，但值得一提的是3D互动界面、实时数据流和用于预测的机器学习模型。
　　像视频游戏一样
　　三维界面赋予了数字孪生体一种独特的视频游戏般的品质，也是为什么媒体经常将他们对数字孪生体的报道与元宇宙混为一谈。
　　一个比喻是：对于任何一个坐过特斯拉的人来说，仪表盘就是一种可视化工具，在这个工具中，汽车会以3D的形式显示自己的实时、模拟的版本。这些模拟3D游戏环境很有用，因为它们抽象了底层技术工作的复杂性。因为数字孪生体，城市规划、设施管理和网络安全正在转变为工作，可能有一天很难与玩电子游戏区分开来。
　　在Earth-2的案例中，该项目利用了英伟达的Omniverse平台，该平台可以渲染高分辨率的3D环境。这意味着用户不一定需要复杂的编码技能来使用Earth-2。
　　＂你通过一个界面与它进行互动，允许你移动滑块或输入东西＂。卡希纳特（Kashinath）说：＂向这个数字孪生体提出问题并得到答案应该很简单。＂
　　反映现实
　　即使数字孪生体有华丽的3D视觉效果，除非它反映了它所模拟的具体系统，否则它是没有用的。要做到这一点，它必须包括有关该系统内部发生的实时数据。
　　考虑到新的悍马电动车，它利用虚幻游戏引擎让司机感觉到车辆正在发生什么。仪表板上显示的3D信息包括轮胎压力、方向、扭矩输出、重力、俯仰角和滚动角等。汽车能够做到这一点，是因为它配备了各种传感器，产生实时数据。
　　在大型建筑中，占用传感器、电梯、灯泡等正在与外面的天气和交通状况的数据进行整合，以建立对建筑的实时评估。建筑物的数字孪生体现在正在将数以万计的数据点整合到一个单一的仪表盘中，这就是为什么描述数字孪生体的一个常见方式是 ＂单一的真相来源＂。
　　把这个想法从建筑物扩展到整个地球，地球气候的数字孪生体将需要表现得像真实的东西。为了做到这一点，它需要大量的数据。
　　Earth-2号吸收了来自卫星图像、地面站传感器、海洋浮标和气象气球等来源的数据。当然，这些工具并不能为天气和气候科学家提供全球的完整覆盖，所以来自数百个不同来源的数据在一个叫做 ＂再分析 ＂的过程中被融合在一起。简而言之，再分析就像做一个拼图。考虑到你已经拥有的碎片，你可以猜测在空白处的内容。
　　卡希纳特（Kashinath）说：＂这是我们对地球的最佳表述。＂
　　预测机器
　　就广义的数字孪生体而言，人工智能是将它们从一个看起来很绚丽的图像变成互动的、有用的和预测性的东西。例如，一个数据驱动的风力涡轮机的3D图像，并不像一个可以告诉现场操作员，由于各种原因，今天有80%的机会会发生故障并需要维修的图像那样有用。
　　目前，Earth-2的预测能力来自一个名为FourCastNet的新人工智能模型，这是未来更多模型中的第一个。该模型由来自美国劳伦斯伯克利国家实验室、美国加州理工大学、密歇根大学和其他地方的科学家共同开发，与传统的天气预报有很大区别。
　　天气预报在很大程度上仍由一种名为数值天气预报（NWP）的世纪性方法驱动。这个过程将对当前天气的观察结果塞进可以预测天气接下来会怎样的方程式中。由于更多的计算能力和获得更好的数据，几十年来，数值天气预报模型一直在改进。例如，今天的七天预报，大约有80%的时间是准确的（尽管从数学上来说，要预测两周以上的具体天气事件可能是不可能的）。
　　FourCastNet没有采用数字方法，而是将物理学和机器学习结合起来，对大约10兆字节，或对40年的再分析数据进行训练。一旦经过训练，该系统可以使用相同的天气观测数据，并做出与国家水力发电模型相当的预测。
　　为了测试其准确性，研究人员将FourCastNet的预测与综合预报系统（IFS）的结果进行了比较，综合预报系统是一个常用的国家工作计划模型，被认为是天气预测的黄金标准。FourCastNet在较短的时间范围内表现出略微更准确的预测，在较长的时间范围内表现出大致相同的准确性。IFS在提供稍高的分辨率（9平方公里而不是25平方公里）的预测方面仍有优势。但随着更多和更好的天气数据，卡希纳特（Kashinath）预计FourCastNet将随着时间的推移提高其分辨率。
　　然而，真正的改进是其效率。与传统方法相比，FourCastNet需要更少的计算能力和时间来计算数字。
　　卡希纳特（Kashinath）说：＂今天，制作一个七天的预报需要欧洲预报中心大约1500个CPU节点，他们要运行数十分钟。＂英伟达的模型可以以同样的保真度产生相同的预测，速度快5万倍，只需几分之一秒，而且只需一个GPU。＂
　　虽然卡希纳特（Kashinath）说FourCastNet由于其速度（以及品牌上更小的碳足迹）也许已经是天气预报的一个更好的选择，但了解我们气候的未来不仅仅是预测天气。对于长期的气候模型，与天气预报相反，寻求了解广泛的趋势，如平均温度和风速，海平面上升，以及极端事件的频率和严重程度。
　　卡希纳特（Kashinath）说，像FourCastNet这样的人工智能模型所带来的速度提升将对这些类型的预测特别有用。英伟达将能够非常迅速地探索数以千计的场景。英伟达的工程师正在处理一个有许多可能情况的问题，对于愈演愈烈的极端天气，人们不能等着数字模型慢慢地一个一个地分析并给答案。
　　一个值得信赖的软件助手
　　数字孪生体的特殊之处在于其互动性和大众参与性。虽然人类已经有了几十年的天气预报，但大家从来没有过可以轻松（和快速）提问的系统。
　　工程师可以与数字孪生体互动，而普通工程师根本无法与天气预报互动，而且是做到实时就更困难了。这就是数字孪生体与天气预报或气候模型的区别之处。越来越多的工程师正在与数字孪生体互动，并以传统模型不可能达到的速度得到回应。
　　由于互动界面和快速反应时间，Earth-2可能被证明对气候科学家和政策制定者以外的公民有帮助。
　　卡希纳特（Kashinath）说：＂如果我是一个农民，我想知道未来20到30年的干旱情况，并决定我可能要种植什么样的作物，或者我可能要如何改变我的农场使用的灌溉技术，我希望能够向这个数字双胞胎提出这样的问题并得到答案。＂
　　FourCastNet是一个开源项目，是更广泛的Earth-2计划的第一个产品，供研究人员使用。虽然目前还没有团队公开发布Earth-2的具体日期，但它也将同样开放给研究界使用。
　　希望随着像Earth-2这样的工具的出现，我们可以更好地计划和适应我们快速变化的气候。
　　关于Earth-2模拟背景
　　今天的气候模拟是以10到100公里的分辨率配置的。
　　但是需要更大的分辨率来模拟全球水循环的变化：水从海洋、海冰、陆地表面和地下水通过大气和云层的运动。这个系统的变化导致了风暴和干旱的加剧。
　　需要米级的分辨率来模拟将太阳光反射到太空的云层。科学家们估计，这些分辨率将需要比目前可用的计算能力高出数百万到数十亿倍。这将需要几十年的时间才能通过普通的计算进展过程来实现，而计算进展每五年就会加速10倍。
　　我们第一次有了做超高分辨率气候建模的技术，跳到光速，预测几十年后区域极端天气的变化。
　　我们可以通过结合三种技术来实现百万倍的速度提升。GPU加速计算；深度学习和物理信息神经网络的突破；人工智能超级计算机，以及大量的观察和模型数据来学习。
　　有了超级分辨率技术，我们可能掌握了进行超高分辨率气候建模所需的十亿分之一的飞跃。国家、城市和城镇可以得到早期警告，以适应和使基础设施更有弹性。而有了更准确的预测，人们和国家将以更大的紧迫性采取行动。
　　因此，我们将贡献自己和我们的重要资源，引导英伟达在计算科学方面的规模和专业知识，与全世界的气候科学界一起。
　　英伟达本周披露了建造世界上最强大的人工智能超级计算机的计划，该计算机专门用于预测气候变化。该系统被命名为E-2，或E-2，它将在Omniverse创建一个地球的数字孪生体。
　　该系统将与世界上最强大的用于医疗保健研究的人工智能超级计算机Cambridge-1相对应，成为气候变化的对应物。我们今年早些时候在英国发布了Cambridge-1号，它正被一些领先的医疗保健公司使用。
　　我们到此刻所发明的所有技术都是为了使Earth-2号成为可能。我无法想象有更大或更重要的用途。