從重建城市中的單個(gè)建筑來(lái)深度分析能源使用狀況，到重建地球氣候系統(tǒng)來(lái)理解環(huán)保政策對(duì)氣候變化的影響。科技巨頭英偉達(dá)(Nvidia)的Omniverse是專為3D 設(shè)計(jì)協(xié)作和數(shù)據(jù)孿生模擬而構(gòu)建的開放平臺(tái)。我們可以把它看作能夠協(xié)助開發(fā)者創(chuàng)建“元宇宙”的平臺(tái)，也可以看作是英偉達(dá)自己宏大的“元宇宙”項(xiàng)目。

在去年的全球AI開發(fā)者大會(huì)GTC21上就掀起波瀾，基于模量框架模型和物理的Omniverse實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)被用于發(fā)電廠的電力數(shù)字孿生預(yù)見性維護(hù)，同時(shí)將在未來(lái)幾年,計(jì)劃使用這些工具來(lái)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字孿生的地球。如今，在GTC22大會(huì)上，英偉達(dá)加倍下注于它的科學(xué)孿生，宣布將進(jìn)一步整合Omniverse和模量來(lái)模擬“地球2號(hào)”(Earth-2)和可再生能源。

“基本上，我們正在將模量集成到Omniverse中。”英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品高級(jí)經(jīng)理哈里斯(Dion Harris)解釋道。模量可以作為Omniverse的一個(gè)擴(kuò)展，允許用戶構(gòu)建提供實(shí)時(shí)、交互式、人工智能驅(qū)動(dòng)的物理世界模擬模型。

“模量”(Modulus)可以理解為是一種標(biāo)準(zhǔn)量或指標(biāo)。

接近地球2號(hào)

Earth-2再次成為了關(guān)注的焦點(diǎn)。哈里斯展示了一張圖表，說(shuō)明了在亞米分辨率下進(jìn)行地球系統(tǒng)建模的進(jìn)展規(guī)劃——這是解決許多重要云層形成所需的分辨率。哈里斯說(shuō):“我們還需要40年的時(shí)間才能達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)周期太長(zhǎng)了，所以Earth-2的全部希望基本上來(lái)自人工智能，來(lái)自數(shù)字孿生模型。這樣我們就可以加快這一過(guò)程，更好地了解氣候，在為時(shí)已晚之前做些什么。”

地球2號(hào)，就是一個(gè)前所未有的結(jié)合第一性原理模擬和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，呈現(xiàn)在一個(gè)實(shí)時(shí)的，交互式的數(shù)字孿生地球。

“作為第一步，我們已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)人工智能代理模型，”他說(shuō)。“因此，我們與來(lái)自伯克利實(shí)驗(yàn)室、加州理工學(xué)院、普渡大學(xué)、密歇根大學(xué)和萊斯大學(xué)的合作者合作，建立了這個(gè)名為FourCastNet的人工智能代理模型。”

FourCastNet是“傅里葉預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的縮寫，它是一種可以在低分辨率下訓(xùn)練模型，然后用更高分辨率的數(shù)據(jù)插值應(yīng)用的結(jié)果。FourCastNet在相當(dāng)精度的情況下，比傳統(tǒng)計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)的速度快4.5萬(wàn)倍(能源效率提高了1.2萬(wàn)倍)。英偉達(dá)表示，這一性能改進(jìn)可以實(shí)現(xiàn)更大的集合氣候模型，可以進(jìn)行數(shù)千次迭代。

實(shí)現(xiàn)這些進(jìn)步成果的傅立葉神經(jīng)算子現(xiàn)在已集成到英偉達(dá)的數(shù)字孿生工具中，使用戶能夠在模量中構(gòu)建像FourCastNet這樣的模型，在Omniverse上使用。

英偉達(dá)高級(jí)開發(fā)技術(shù)科學(xué)家和工程師Karthik Kashinath表示:“數(shù)字孿生技術(shù)允許研究人員和決策者與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，并快速探索假設(shè)場(chǎng)景，而傳統(tǒng)建模技術(shù)幾乎不可能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，因?yàn)樗鼈儼嘿F且耗時(shí)。”“作為地球2號(hào)的核心，英偉達(dá)的FourCastNet能夠更快、更準(zhǔn)確地模擬全球天氣的物理和動(dòng)力學(xué)，從而使數(shù)字孿生地球的開發(fā)成為可能。”

英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)在3月22日GTC的主題演講中表示:“在降水預(yù)測(cè)方面，深度學(xué)習(xí)模型首次實(shí)現(xiàn)了比最先進(jìn)的數(shù)值模型更好的準(zhǔn)確性和技能。”

數(shù)字孿生的風(fēng)力

英偉達(dá)展示的Modulus-Omniverse組合的第二個(gè)用例是與西門子的合作，后者此前曾與英偉達(dá)的數(shù)字孿生公司合作，用于預(yù)測(cè)電廠維護(hù)。這一次，他們與西門子能源旗下的可再生能源公司西門子Gamesa合作。利用Omniverse和模量，建立一個(gè)數(shù)字孿生風(fēng)電場(chǎng)。

如果你觀察一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)，那些風(fēng)機(jī)看起來(lái)是隨機(jī)分布的。但實(shí)際上，它們需要科學(xué)而細(xì)致地規(guī)劃和放置。這樣，當(dāng)風(fēng)經(jīng)過(guò)風(fēng)電場(chǎng)時(shí)，有助于推動(dòng)風(fēng)機(jī)并產(chǎn)生更多的電力。

要弄清楚如何優(yōu)化這種布局，需要“密集的模擬”，因此西門子Gamesa正在使用模量和Omniverse來(lái)創(chuàng)建其風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的數(shù)字孿生，以模擬相互靠近的風(fēng)機(jī)的影響。在這個(gè)應(yīng)用中使用其數(shù)字孿生模型——也由傅里葉神經(jīng)算子驅(qū)動(dòng)——與傳統(tǒng)的渦輪模擬模型相比，可以實(shí)現(xiàn)高達(dá)4000倍的加速。

這個(gè)合作意味著，在計(jì)算流體力學(xué)等復(fù)雜領(lǐng)域，在加快計(jì)算速度和最新算法開發(fā)部署速度方面向前邁出了一大步。

利用數(shù)據(jù)中心規(guī)模的人工智能加速計(jì)算，有可能帶來(lái)數(shù)百萬(wàn)倍的性能提升，以應(yīng)對(duì)減緩氣候變化、發(fā)現(xiàn)藥物和發(fā)現(xiàn)新可再生能源等挑戰(zhàn)。英偉達(dá)的人工智能科學(xué)數(shù)字孿生框架，使研究人員能夠?qū)で筮@些大規(guī)模問(wèn)題的解決方案。雖然地球2號(hào)還沒有完全到來(lái)，我們也能夠通過(guò)這些實(shí)際應(yīng)用的真實(shí)結(jié)果一窺元宇宙真正的價(jià)值吧。