Focus sur E2, le projet de jumeau numérique de la Terre développé par NVIDIA et sur ses applications

Earth 2 E2 Nvidia

Lors de son discours d’ouverture de la GPU Technology Conference (GTC), le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a annoncé vouloir lancer la construction d’un superordinateur, Earth 2 (E2), un projet de jumeau numérique de la Terre, capable de prédire le changement climatique en tirant parti de vitesses de calcul alimentées par l’intelligence artificielle. Il sera construit avec NVIDIA Omniverse, la plateforme de développement de référence en temps réel évolutive et multi-GPU pour la simulation 3D du groupe.

« Il exécutera la physique de l’IA créée par Modulus à une vitesse un million de fois supérieure dans l’Omnivers. Toutes les technologies que nous avons inventées jusqu’à présent sont nécessaires pour rendre E2 possible. Je ne peux pas imaginer une nouvelle plus grande et plus importante. »

En juin 2021, NVIDIA avait lancé Cambridge-1, un super-ordinateur de 100 millions de dollars pour les chercheurs en soins de santé au Royaume-Uni, avec la participation de GSK et AstraZeneca. Earth 2 est l’étape suivante.

Les améliorations possibles grâce aux jumeaux numériques de la Terre

  • Le changement climatique

Earth 2, le superordinateur le plus puissant du monde, sera dédié à la simulation de modèles climatiques qui prédisent les impacts du réchauffement climatique sur le globe. Comprendre ces changements au fil du temps pourrait aider à atténuer ces changements. Mais, selon NVIDIA, la simulation du climat à longs termes est plus difficile que la simulation météorologique car elle doit modéliser la physique de l’atmosphère terrestre, des océans et des eaux, de la glace, de la terre, des activités humaines et de toutes leurs interactions. En outre, il est nécessaire d’avoir des résolutions de simulation d’un à dix mètres pour intégrer des effets tels que les nuages de basse atmosphère qui réfléchissent le rayonnement solaire vers l’espace. L’entreprise utilise pour le développement de modèles d’apprentissage automatique en physique son nouveau Framework Modulus. Il faut progresser vite, étant donné la rapidité avec laquelle le climat de la Terre change.

  • Reconnaissance des espèces

Albert Bifet, directeur à l’Institut d’IA de l’Université de Waikato, et professeur de Big Data à l’Institut Télécom Paris, est en charge d’un programme de science des données utilisant un NVIDIA DGX A100 pour construire des modèles d’apprentissage profond sur la reconnaissance des espèces. Il développe une nouvelle bibliothèque d’apprentissage automatique en Python appelée River pour l’apprentissage automatique en ligne/en continu.

  • La découverte de médicaments en accéléré

Les chercheurs de NVIDIA, de CalTech et de la start-up Entos ont créé OrbNet, qui mélange l’apprentissage automatique et la physique, permettant une accélération des simulations moléculaires de plusieurs ordres de grandeur. Entos combine l’apprentissage automatique et la chimie automatisée, une révolution dans la conception de petites molécules thérapeutiques. Entos est capable d’accélérer de 1 000 fois ses simulations de découverte de médicaments, en réalisant en trois heures ce qui aurait pris plus de trois mois.

  • La fabrication 4.0

Des chercheurs construisent des jumeaux numériques des villes et d’usines. Le Dr Johan Barthelemy, directeur du Digital Living Lab de l’université de Wollongong, travaille par exemple sur une application de vision par ordinateur pour les voies navigables intelligentes qui détecte le blocage des eaux de pluie en temps réel. Un autre projet, en cours de déploiement dans plusieurs villes, est un logiciel de caméra IA qui détecte et signale les actes de violence dans les trains de Sydney grâce à une modélisation agressive de la position.

Une plateforme AIoT pour la surveillance à distance de l’environnement terrestre de l’Antarctique est également en préparation. Construite autour d’un ordinateur de pointe NVIDIA Jetson Xavier NX, la plateforme surveillera l’évolution des lits de mousse, leur santé étant un indicateur précoce de l’impact du changement climatique. Les données recueillies alimenteront des modèles d’hydrologie et de microclimat développés par la communauté de chercheurs Securing Antarctica’s Environmental Future.

  • Des avancées concernant le SRAS-CoV-2

Les chercheurs de NVIDIA et 14 partenaires ont développé une plateforme pour explorer la composition, la structure et la dynamique des aérosols et des virus aérosolisés au niveau atomique. Ils ont pu faire une série de découvertes inédites concernant la variante Delta du SRAS-CoV-2. L’impact complet du projet n’a pas encore été réalisé, mais il pourrait y avoir des avancées importantes dans les capacités de la microscopie computationnelle multi-échelle des méthodes expérimentales.

  • Imagerie médicale, robots thérapeutiques et détection de la dépression en langage naturel

En 2020, le Dr. Ekapol Chuangsuwanich et son équipe ont mis au point PYLON, qui permet d’apprendre la localisation précise d’un objet au niveau du pixel à partir d’une simple annotation au niveau de l’image. Cette architecture est déployée dans les hôpitaux de Thaïlande pour fournir des évaluations rapides de la gravité du COVID-19 et pour faciliter le dépistage de la tuberculose dans les communautés à haut risque.

Ils travaillent aussi sur des robots à reconnaissance automatique de la parole pour un usage thérapeutique, pour aider par exemple à l’orthophonie et un robot doté d’une fonction de détection de la dépression. Ces projets ont été créés à l’aide du framework NVIDIA NeMo et déployés sur des appareils NVIDIA Jetson Nano.

La plateforme Quantum-2, un nouvelle architecture des supercalculateurs

Les superordinateurs sont généralement construits à partir de grands réseaux de serveurs fonctionnant sous Linux, reliés entre eux par des interconnexions très rapides. Alors que les fournisseurs de cloud computing commencent à offrir des services de supercalculateurs, la plateforme Quantum-2 de NVIDIA, disponible dès maintenant, offre un changement important dans l’architecture des supercalculateurs. Pour Jensen Huang :

« Quantum-2 est la première plateforme de mise en réseau à offrir les performances d’un superordinateur et la partageabilité du cloud computing, a déclaré Huang. Cela n’a jamais été possible auparavant. Jusqu’à Quantum-2, vous obteniez soit des performances élevées de type bare metal, soit une multilocation sécurisée, mais jamais les deux. Avec Quantum-2, votre précieux supercalculateur sera “cloud-native” et bien mieux utilisé. »

En août 2020, NVIDIA avait déjà inséré une réplique virtuelle de son PDG dans un discours liminaire. L’entreprise a révélé dans un billet de blog que son PDG Jensen Huang n’avait pas fait la présentation principale lors de la conférence GTC de l’entreprise en avril. Au moins une partie était en fait dirigée par une réplique virtuelle de Huang, créée en numérisant Huang puis en l’animant à l’aide d’une IA. La cuisine de Huang, qui est devenue le lieu de discussion de Nvidia avec les clients et les investisseurs depuis le début de la pandémie, a également été entièrement générée par ordinateur.

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