Aurora AI: La IA de Microsoft que puede predecir el clima 

Aurora AI es un modelo avanzado de inteligencia artificial diseñado para proporcionar pronósticos meteorológicos. Los sistemas tradicionales basados ​​en supercomputadoras son más tardados ya que procesan enormes conjuntos de datos utilizando modelos matemáticos complejos. En cambio, Aurora utiliza inteligencia artificial para realizar pronósticos rápidos y precisos. ¡Sigue leyendo para saber más!

¿Qué es Aurora AI? 

ANL está entrenando la supercomputadora Aurora AI, una de las supercomputadoras más poderosas del mundo en la actualidad. La misma está equipada con 21,248 procesadores Intel CPU Max Series, 63,744 procesadores gráficos Intel Data Center GPU Max Series y 1,024 nodos de almacenamiento. 

Una vez que la supercomputadora esté lista, el laboratorio estadounidense espera habilitar una interfaz de chatbot para que los investigadores puedan hacer preguntas. Aurora AI te facilitará el acceso a información disponible en los campos científicos como la biología, física hasta las matemáticas y la ingeniería.

El propósito de Aurora AI GPT, el chatbot de supercomputadora

El sitio web de ANL detalla que Aurora GPT permitirá a los investigadores realizar tareas más diversas, incluido el aprendizaje automático, cargas de trabajo con uso intensivo de datos. 

Esto significa que ANL debe realizar al menos un exploit por segundo. Este tipo de operaciones permiten calcular al menos un billón de operaciones de punto flotante por segundo, lo que acelera el tiempo de investigación. Leonardo puede realizar 250.000 mil millones de cálculos por segundo. El jueves se lanzó en Europa el superordenador Leonardo, el cuarto superordenador más potente del mundo.

Proceso de formación de Aurora AI

Actualmente, ANL dice que se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, por lo que todavía queda un largo camino por recorrer. Según explicaron, la potencia está actualmente limitada a 256 nudos. El laboratorio planea aumentar la potencia de las supercomputadoras existentes a 10.000 nodos. Para lograr el objetivo, los ingenieros de Argonne continúan trabajando para «preparar a Aurora para aprender desde el primer día». 

Aurora AI, un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por científicos de Microsoft Research AI for Science y universidades como Cambridge y Amsterdam, puede pronosticar el clima regional en menos de un minuto. Los resultados sorprendentemente efectivos de esta tecnología están disponibles en preimpresiones alojadas en el servidor arXiv. 

Los creadores de Aurora AI dicen que puede proporcionar un pronóstico de cinco días sobre la contaminación global. Los contaminantes gaseosos que puedes calcular son: monóxido de carbono, óxidos de nitrógeno, dióxido de nitrógeno, dióxido de azufre, ozono y partículas. 

Además, Aurora AI es capaz de proporcionar pronósticos meteorológicos a 10 días con mayor precisión y menor consumo de energía que los modelos actuales. Una de las principales características de Aurora es su velocidad. El Sistema Integrado de Previsión (IFS), se considera el estándar de oro de la previsión climática. 

IFS puede calcular el clima de 10 días en 65 minutos utilizando 352 procesadores de alto rendimiento, cada uno con 36 nodos centrales. Sin embargo, según los creadores, Aurora AI logra los mismos resultados en sólo un minuto utilizando la tarjeta gráfica Nvidia A100. 

Aurora AI es una nueva era de avance tecnológico

El proyecto Aurora GPT proporcionará una base sólida para integrar la investigación en áreas como:

Tiempo de investigación

Esta tecnología de aprendizaje automático de IA puede reducir el tiempo de investigación hasta en un 50%. Esto es importante porque puede acelerar tareas como la recopilación de datos por lotes; así como modelos de simulación e informes gráficos.

De hecho, proporcionar una interfaz multimodal al chatbot Aurora fue uno de los mayores desafíos; ya que aún está por determinar si sus respuestas incluirán texto, imágenes y videos. Si esto se convierte en una opción, aliviaría significativamente la carga para los científicos.

Conocimiento científico de la Inteligencia Artificial

Las supercomputadoras como Aurora pueden realizar cálculos informáticos a exaescala; es decir, al menos 1 exaflop por segundo, lo que equivale a calcular un billón de operaciones de punto flotante por segundo. Este potencial representa diversas capacidades de conocimiento científico en áreas como:

 

• Química: Anuar Benally, informático de ANL, está desarrollando un programa de química y ciencia de materiales llamado QMCPACK. El código se basa en el método Quantum Monte Carlo (QMC); Puede analizar y predecir las interacciones de electrones de diferentes materiales. De esta forma se pueden sintetizar nuevos materiales, teniendo en cuenta su estructura, propiedades, condiciones de producción y conductividad eléctrica. También se pueden evaluar materiales existentes como baterías o convertidores catalíticos para mejorar su rendimiento. 
• Física: William Tang, investigador principal del Laboratorio de Física del Plasma de Princeton, dice que Aurora eliminará las limitaciones teóricas. Por lo tanto, cree que se lograrán nuevas condiciones o mejoras en las fuentes de energía limpia y en el desarrollo sostenible en general; También señaló que esta será la base para comprender y explorar los fenómenos astrofísicos que acabamos de comentar. 
• Medicina: Rick Stevens, vicepresidente de ANL, dijo que Aurora mejorará la ciencia médica. En concreto, su objetivo es detectar precozmente cualquier signo de cáncer; además de desarrollar medicamentos más efectivos monitoreando sus interacciones con la salud del paciente. En general, el proyecto Aurora GPT proporciona un punto de partida para ampliar los horizontes de investigación. 

Aunque las etapas operativas y de desarrollo aún no están completas, se han logrado logros prometedores. Esta actividad de aprendizaje automático y exaescala está permitiendo nuevos materiales industriales, medicamentos, energía limpia y métodos de investigación. Para mantenerse actualizado con las últimas tendencias en ciencia y tecnología, suscríbase a nuestro contenido. 

Aprovechar el poder de los datos atmosféricos

La clave del éxito de Aurora es su amplio conocimiento de la dinámica atmosférica, adquirido a través de una amplia formación con más de un millón de horas de diferentes simulaciones meteorológicas y climáticas. Esta amplia gama de datos le da al modelo una comprensión detallada de los patrones y estructuras complejos que gobiernan el comportamiento de la atmósfera terrestre. Esto permite que el modelo sobresalga en muchas tareas de pronóstico, incluso cuando los datos son escasos o incompletos. 

Aurora solo necesita Nvidia para predecir el tiempo

Según el resumen de la presentación de Aurora, se trata de un modelo atmosférico básico a gran escala entrenado con más de un millón de datos meteorológicos y climáticos. La IA examinó seis bases de datos principales, respectivamente una combinación de pronósticos, análisis de información y modelos climáticos. 

El desarrollo de Aurora representa un paso importante en la previsión medioambiental. Este modelo mejora la precisión, la resolución y la adaptabilidad de la predicción. Según un artículo pendiente de revisión por pares, Aurora demuestra el potencial de la inteligencia artificial para mejorar el pronóstico del tiempo y campos relacionados.

Si bien hay otras IA que pueden predecir el clima en minutos, como GraphCast de Google DeepMind, Aurora es una de las primeras en hacerlo basándose en múltiples conjuntos de datos en lugar de una sola biblioteca. El equipo de Aurora cree que aprender de múltiples fuentes es más eficaz que los métodos tradicionales. También predicen que su IA funcionará mejor que la de Google, aunque será necesario explorar cuidadosamente las capacidades de ambas bajo los mismos escenarios y parámetros.