Durante el evento GTC de NVIDIA se anunció una plataforma de gemelos digitales científicos que acelera los modelos de aprendizaje automático de la física, buscando resolver problemas científicos y de ingeniería a escala de millones de veces más rápido que en él pasado.
La plataforma acelerada de gemelos digitales de cómputo científico consta de, la infraestructura NVIDIA Modulus AI, para el desarrollo de modelos de redes neuronales de física-ML y la plataforma de simulación de mundos virtuales en 3D Omniverse de NVIDIA.
La plataforma puede crear simulaciones interactivas basadas en inteligencia artificial al momento que se basan en la física para reflejar con exactitud el mundo real, donde se acelera la simulación como la dinámica de fluidos computacional hasta 10,000 veces más rápido que los métodos tradicionales de simulación de ingeniería y optimización del diseño. Permite a los investigadores modelar sistemas como los fenómenos meteorológicos con mayor velocidad y precisión en comparación con los modelos anteriores de inteligencia artificial.
En el evento GTC 2022 la compañía mostró dos ejemplos de aplicación de la tecnología. El modelo de física-ML NVIDIA FourCastNet que emula patrones meteorológicos y predice fenómenos extremos como huracanes 45,000 veces más rápido que los modelos de predicción numérica tradicionales. El otro es, Siemens Gamesa Renewable Energy utiliza inteligencia artificial para optimizar el diseño de las turbinas eólicas con esta tecnología.
"El computo con inteligencia artificial en el centro de datos tiene el potencial de multiplicar por millones el performance y atender los retos como la mitigación del cambio climático, investigación en medicinas y la búsqueda de nuevas fuentes de energía renovable", señala Ian Buck, VP de Computación Acelerada de NVIDIA. "La infraestructura de trabajo de NVIDIA para los gemelos digitales científicos, con inteligencia artificial, equipa a los investigadores que buscan solución a estos problemas ".
Modulus y Omniverse de NVIDIA
NVIDIA Modulus tiene en cuenta tanto los datos de física para entrenar una red neuronal que crea un modelo sustituto de inteligencia artificial para los gemelos digitales. El sustituto puede inferir nuevos comportamientos del sistema en tiempo real, lo que permite un trabajo más dinámico e iterativo. La integración con Omniverse permite desplegar visualmente y explorar de manera interactiva 3D en tiempo real.
La última versión de Modulus puede entrenar modelos basado en datos mediante un operador neural de Fourier, en una infraestructura de inteligencia artificial que permite resolver simultáneamente ecuaciones diferenciales parciales relacionadas. También integra modelos de Machine Learning con datos meteorológicos como el conjunto de datos ERA5 del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts.
Como complemento de Modulus, Omniverse de NVIDIA es una plataforma de simulación del mundo virtual en tiempo real y de colaboración en el diseño 3D. Despliega modelos 3D en tiempo real y la explora de manera interactiva gemelos digitales utilizando el modelo sustituto de salida de Modulus.
NVIDIA FourCastNet
Los operadores neuronales de Fourier y los transformers hacen posible el modelo de física-ML NVIDIA FourCastNet, entrenado con 10TB de datos del sistema terrestre como un paso hacia Earth-2. El sistema anunciado por Jensen Huang, CEO de NVIDIA, es un paso más para crear un gemelo digital de la Tierra en Omniverse - FourCastNet emula y predice el comportamiento y los riesgos de fenómenos meteorológicos como huracanes y ríos de nubes con mayor confianza y hasta 45,000 veces más rápido.
"Los gemelos digitales permiten a los investigadores interactuar con los datos y explorar rápido escenarios hipotéticos, lo que resulta casi imposible con las técnicas tradicionales por su costo y tiempo", comenta Karthik Kashinath, científico de tecnología de desarrollo en NVIDIA. "En el centro de Earth-2, FourCastNet de NVIDIA permite desarrollar el gemelo digital de la Tierra emulando la física y la dinámica del clima global con mayor rapidez y precisión".
Siemens Gamesa Renewable Energy
La plataforma de gemelos digitales es el motor de la investigación en simulación para el diseño de parques eólicos equipados con aerogeneradores de Siemens Gamesa Renewable Energy, haciendo posible por primera vez el uso de la inteligencia artificial para modelar con precisión los efectos de la colocación de turbinas en una amplia variedad de escenarios meteorológicos. Con esto se busca la optimización del diseño de parques eólicos, capaces de producir hasta un 20% más de energía que los diseños anteriores.
"La colaboración entre Siemens Gamesa y NVIDIA es un gran paso adelante en la aceleración de cálculo como de la velocidad de implementación de nuestros últimos desarrollos de algoritmos en un campo tan complejo como la dinámica de fluidos computacional, y ha sentado las bases para una sólida colaboración en el futuro", afirma Sergio Domínguez, director de la cartera digital onshore de Siemens Gamesa.
Deseas saber más sobre la plataforma de gemelos digitales de NVIDIA en computación científica, vea la conferencia de Jensen Huang en la GTC 2022. Regístrate en el evento GTC y asiste a las sesiones con NVIDIA.
