대기 오염은 공중 보건에 심각한 위협이 되고 있습니다. 기존의 화학 기반 모델은 비용과 시간이 많이 들어 정밀한 예측에 한계가 있었는데요, University of Manchester의 David Topping 교수는 NVIDIA Earth-2 프레임워크를 활용해 이 문제를 해결하고자 했습니다. 연구팀은 Isambard-AI 슈퍼컴퓨터를 사용하여 Earth-2 CorrDiff 모델을 성공적으로 학습시켰으며, 이는 매우 빠른 속도로 정밀한 오염 지도를 생성할 수 있습니다. 또한 DGX Spark와 같은 데스크톱 시스템에서도 실행이 가능해 연구의 접근성이 크게 향상되었습니다. 앞으로 이 기술은 의료 기관이나 정부 정책 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 연구팀은 이 워크플로우를 전 세계에 공개할 계획입니다.