Đại học Manchester ứng dụng AI NVIDIA Earth-2 dự báo ô nhiễm không khí toàn nước Anh

Đột phá đưa AI vào mô phỏng chất lượng không khí

Ô nhiễm không khí là mối đe dọa sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng, cướp đi sinh mạng của khoảng 30.000 người tại Vương quốc Anh mỗi năm. Dù dữ liệu dự báo có vai trò sống còn, các mô hình hóa học khí quyển truyền thống thường đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ và chạy rất chậm, khiến việc cập nhật thường xuyên hoặc dự báo độ phân giải cao gặp nhiều rào cản.

Trước thách thức này, Giáo sư David Topping và nghiên cứu sinh Hao Zhang thuộc Khoa Khoa học Trái đất và Môi trường tại Đại học Manchester đã tìm ra hướng đi mới: ứng dụng các mô hình AI sinh thuộc hệ sinh thái NVIDIA Earth-2 — vốn được phát triển cho dự báo thời tiết và khí hậu — vào việc mô phỏng các trường ô nhiễm không khí.

Huấn luyện thần tốc trong 2 ngày và chạy trực tiếp trên máy tính bàn

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu mô phỏng khí hậu - hóa học trong suốt một năm ở Anh (được ghi nhận theo từng giờ) để huấn luyện mô hình khuếch tán hạ tỉ lệ (downscaling) Earth-2 CorrDiff. Quá trình huấn luyện chỉ mất đúng hai ngày trên một nút đơn gồm 8 GPU của siêu máy tính Isambard-AI (đặt tại Bristol, trang bị 5.448 chip NVIDIA GH200 Grace Hopper). Kết quả mang lại mô hình ô nhiễm phủ khắp nước Anh với độ phân giải chi tiết từ 2 đến 3 km vuông.

Không dừng lại ở đó, nhóm tiếp tục tích hợp thêm Earth-2 StormCast, mô hình cho phép dự báo biến thiên theo thời gian dựa trực tiếp trên các quan sát chất lượng không khí thực tế. Đáng chú ý, toàn bộ quy trình suy luận (inference) và huấn luyện thử nghiệm sau đó có thể vận hành trơn tru ngay trên hệ thống máy tính cá nhân NVIDIA DGX Spark đặt tại văn phòng làm việc của Giáo sư Topping, vốn sử dụng siêu chip NVIDIA GB10 Grace Blackwell.

Việc rút ngắn thời gian và chi phí tính toán cho phép các cơ quan quản lý mô phỏng tức thì những kịch bản tương lai, chẳng hạn như đánh giá tác động môi trường nếu các chính sách kiểm soát khí thải mới có hiệu lực. Trong y tế, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể chủ động cảnh báo sớm cho bệnh nhân hen suyễn trước các đợt ô nhiễm cao điểm theo từng khu vực. Ngoài ra, mô hình còn có khả năng kết hợp với các thiết bị biên (Edge AI) để xử lý dữ liệu thời gian thực trong các sự cố khẩn cấp như cháy rừng.

Mở nguồn quy trình và hướng tới giao diện tác tử thông minh

Nhóm nghiên cứu dự định sẽ mở mã nguồn dữ liệu huấn luyện và quy trình xử lý, tạo điều kiện cho các quốc gia và thành phố trên toàn cầu có thể tự xây dựng mô hình ô nhiễm cục bộ chỉ với một phần nhỏ thời gian tính toán trên siêu máy tính. Mục tiêu tiếp theo là nâng độ phân giải lên cấp độ từng con phố thông qua việc bổ sung thêm các nguồn dữ liệu mở.

Về tầm nhìn 5 năm tới, các nhà khoa học kỳ vọng mô hình sẽ được tích hợp vào một giao diện tác tử thông minh (agentic interface). Khi đó, các bác sĩ hoặc nhà hoạch định chính sách chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên — ví dụ như chất lượng không khí tại một khu dân cư cụ thể vào ngày mai ra sao — chuỗi mô hình phía sau sẽ tự động tính toán và trả về kết quả khoa học chính xác theo thời gian thực.