ב-2021 הכריזה חברת הטכנולוגיה אנבידיה על יוזמת Earth-2, שבמסגרתה תייצר החברה "תאום דיגיטלי" של כדור הארץ. המטרה - לרתום את הטכנולוגיה כדי להתמודד עם שינוי האקלים. מאחורי היוזמה עומד הרעיון כי קיים מתח בין הצורך הדחוף להתמודד עם הסוגיה והשלכותיה, לבין העובדה שאת פירות המאמצים הללו ניתן יהיה לראות רק בעוד עשורים, ואותו מתח מקשה על רתימת אנשים למאמץ. התאום הדיגיטלי, אם כן, יהווה מעין סימולציה שתראה באופן ויזואלי את ההתפתחות העתידית כבר היום באמצעות מודלים שיידעו לצפות מראש מה יהיה האקלים באזורים שונים. את התאום הדיגיטלי החברה מפתחת בעזרת אומניברס - פלטפורמת המטאברס של אנבידיה ליצירת תאומים דיגיטליים ועולמות וירטואליים.
עוד בנושא:
"תאום דיגיטלי הוא ייצוג וירטואלי של מערכת מורכבת מהחיים האמיתיים, בתוך מודל שמשלב נתונים אינטראקטיביים או כאלה שמגיעים בזמן אמת", מסביר דיון האריס, מנהל קבוצת המוצר בתחום המחשוב המואץ באנבידיה, בשיחה עם ynet. הריאיון נערך לקראת כנס המפתחים והחוקרים של החברה, GTC, שייצא לדרך ב-20 במרץ. "מערכות מורכבות אינן סטטיות. הן משתנות, נכנסים אליהם נתונים חדשים. זה יכול להיות כל דבר ממפעל ייצור ועד תא ביולוגי של חלבון. כשהחלטנו שאנחנו רוצים לגייס את הטכנולוגיות שלנו כדי להביא תרומה משמעותית לתחום מדע האקלים, היה ברור שהיכולת שלנו לייצר תאומים דיגיטליים תהיה אחת מהם, כי אחד הדברים הטריקיים הוא להבין מה המשמעות של עליית הטמפרטורות במעלה וחצי. לרוב האנשים, המדענים ואפילו קובעי המדיניות, זה לא אומר הרבה. תאום דיגיטלי יכול להציג את כל מה שזה ישפיע עליו, וכך להבהיר מה זה באמת אומר".
האריס מסביר כי Earth-2 היא יוזמה רחבה, שפרט לכך שהיא רותמת טכנולוגיות מגוונות של אנבידיה כדי לסייע למחקר האקלים, גם משלבת שיתופי פעולה עם ממשלות, גופים פרטיים וקהילת המחקר.
איך בכלל מתחילים יוזמה כזו? זה נשמע מאוד מורכב.
"קודם כל רצינו להבין מה מצב המחקר היום, ומהם הפערים והגורמים שמעכבים את ההתקדמות. לשם כך, יש לנו אנשים שעובדים מאוד צמוד עם קהילת מחקר האקלים, וגם העסקנו מדעני אקלים. הבאנו אותם לחברה כדי שיעזרו לנו להבין לעומק את הבעיות, ולבנות טכנולוגיה שיכולה להועיל, ולא לגשת לזה מנקודת מבט תאורטית. רצינו שזה יהיה מאמץ שהקהילה מובילה, ולא מאמץ של אנבידיה". בין היתר, החברה משתפת פעולה עם חוקרי פרויקט DestinE של הנציבות האירופית – פרויקט שגם מטרתו ליצור מודל דיגיטלי לכדור הארץ שינטר, יבצע סימולציות ויחזה את האינטראקציות בין פעילות אנושית ותופעות טבע. "אנחנו לא רוצים לשכפל מאמץ קיים, כי היוזמה הזו היא לא תחרותית. אנחנו רוצים לעבוד עם כל מי שיכול לעזור לקדם את מדע האקלים", מסביר האריס.
"הדבר השני הוא שכשמנסים להבין לעומק נושא בסדר גודל וחשיבות כל כך גדולים, חייבים להתחיל בקטן, ולמצוא את האזורים בהם יכולה להיות לנו השפעה בעלת משמעות", ממשיך האריס. "הדבר הברור מאליו יחסית שיכולנו לעשות הוא לפענח איך נוכל להשתמש ביכולות ה-AI ובכמה מטכנולוגיות הליבה שלנו כדי להאיץ ולחדש בתחום האקלים. לבסוף, כל הטכנולוגיות שאנחנו בונים, בין אם זה חומרה כמו מעבדי GPU או תוכנות, יהיו בשימוש באיזושהי צורה לבניית התאום הדיגיטלי, כי זה כל כך מורכב, שזה ידרוש את הטכנולוגיות והגישות החדשניות של כולם כדי להפוך למציאות. לאחרונה ג'נסן (הואנג, מנכ"ל אנבידיה - אג"א) אמר ש-28 אלף אנשים אצלנו עובדים על היוזמה. וזה מספר העובדים באנבידיה".
תחזית שנוגעת לירושלים במקום לכל ישראל
אחד מאותם הפערים במדע האקלים, שהיוזמה של אנבידיה מבקשת לגשר עליו, הוא נושא התחזיות. "במחקר מזג אוויר ואקלים לרוב מסתכלים על נתונים היסטוריים ובונים מודלים כדי לחזות את ההתרחשויות העתידיות. אבל ככל שנכנסים לעומק ולפירוט, האמינות יורדת", אומר האריס. "מודלים היום לא מאפשרים לרדת לרזולוציה מאוד ספציפית - אם למשל במקום לבצע תחזית על כל ישראל, תרצי להסתכל ספציפית על ירושלים". פרט למיקום, הוא מסביר שקושי נוסף במודלים הקיימים הוא כשרוצים לדבר על נקודות זמן ספציפיות, כמו שנים או עשורים מסוימים. "החסם העיקרי הוא מחשובי. אלה סימולציות שדורשות כוח חישוב אינטנסיבי, כי צריך לחשב המון סוגי נתונים - כמו מערבולות, טמפרטורות שמשפיעות על תנאים באטמוספירה הנמוכה והגבוהה, להבין איך דברים מתפתחים ומשתנים מתחת לשטח כדור הארץ, ואיך כל זה אולי משפיע על האקלים".
האריס מפרט על כמה משיתופי הפעולה והפיתוחים שכבר נוצרו במסגרת היוזמה. "בנינו יחד עם חוקרים מהמכון הטכנולוגי של קליפורניה ואוניברסיטת פרדו מודל AI לחיזוי בשם FourCastNet. המודל יכול לייצר תחזית מהירה פי 45 אלף מסימולציות מזג האוויר המסורתיות, ופי 12 אלף יותר יעילה מבחינת צריכת אנרגיה - במודלים המסורתיים צריך מחשב-על, והוא צריך לרוץ במשך חודשים בכל פעם. זה משמעותי כי אנחנו מאמינים ש-AI זה כלי שנצטרך למנף כדי לקבל הבנה רחבה יותר על השפעת שינוי האקלים, כי הוא יכול לעשות דברים הרבה יותר מהר, וברמות דיוק ברות השוואה. מנגד, אנחנו מנסים להתמודד עם שינוי האקלים, אז כמובן שנרצה להיות יעילים ככל האפשר, כדי לא להשפיע לרעה על האקלים דרך המחקר שלנו".
עוד שיתוף פעולה מסקרן הוא עם החברות לוקהיד מרטין ו- NOAA (איגוד האוקיינוסים והאטמוספירה הלאומי של ארה"ב). NOAA מקבלים כמויות נתונים עצומות מחיישנים שפזורים על לוויינים, בחוות רוח, באוקיינוסים ועוד. "אנחנו עובדים איתם כדי כדי לקחת את כל הנתונים האלו, ולבנות אב-טיפוס לתאום דיגיטלי שאנחנו קוראים לו תאום דיגיטלי תצפיתי. הרעיון הוא לשלב את כל הפרמטרים השונים האלה, כי כל סוג נתונים כזה נראה אחרת, ולייצג אותם במודל יחיד - זה צעד ראשון עצום, במובנים של בניית טכניקות וטכנולוגיות שיהפכו את התהליך לאופרטיבי". האריס אומר כי מדובר בפרויקט שייארך עוד 18 חודשים "בהערכה גסה".
אז התאום התצפיתי יראה את המצב הנוכחי?
"נכון. הצעד הבא נוגע לחיזוי נתונים, אבל גם להערכה בהווה. לדוגמה, אם יש אסון טבע כלשהו, פעמים רבות משתמשים במקורות המידע האלה כדי להבין את ההשפעה שלו וצריך נתוני זמן אמת או כאלה שקרובים לזה, כדי לבצע הערכה ולהבין איך לפעול. השאלה היא איך אפשר למנף את הנתונים כדי לקבל הערכה טובה יותר בזמן אמת. החלק הבא הוא להשתמש באותם מודלים של AI שאנחנו מפתחים כדי להריץ תרחישים ולבנות מתודולוגיות ומודלים של חיזוי. אלה דברים משלימים".
מבחינת אבני דרך טכנולוגיות, האריס מסביר כי כחלק מהפיתוח, הנתונים השונים יימשכו לפלטפורמת Omniverse Nucleus של אנבידיה. "החלק השני הוא לבנות את המחברים (connectors) של נוקלאוס", הוא אומר ומסביר את המשמעות: "לפלטפורמת אומניברס יש את היכולת לקחת את כל סוגי הנתונים והמקורות השונים האלה, ולאחד אותם למודל אחד. מכיוון שצריך לשם כך סנכרון בין זמנים, מיקום, אוריינטציה, אנחנו בונים מחברים כדי לוודא שהם יכולים להיות מוצגים בפלטפורמה. אחרי שנעשה את זה, נשתמש במנוע הוויזואליזציה של לוקהיד מרטין שנקרא אגתה, ולא במנוע שלנו. אנחנו מאוד מתרגשים מהפרויקט הזה, כי זו לא רק טכנולוגיה של אנבידיה, ואנחנו מראים בו את הגמישות של הפלטפורמה".
האריס מספר על שיתוף פעולה נוסף שעשו בחברה עם לוקהיד מרטין - יצירת תאום דיגיטלי לאיתור ומניעת שריפות, ש"גם משתמש במידע תצפיתי שמגיע מהקצה ובבינה מלאכותית כדי לחזות תרחישים עבור דפוסי מזג אוויר שונים בשריפה, ומציע טקטיקות מניעה שונות".
אני מניחה שכשבונים תאום דיגיטלי לכדור הארץ, יש המון פרמטרים שצריך לקחת בחשבון, מה שמגביר גם את האפשרות לטעויות בסינכרון של הכל. איך מתמודדים עם זה?
"ראשית, זה ייקח זמן. לכן אנחנו אומרים שרק החלק התצפיתי הוא פרויקט שייקח 18 חודשים, יש מספר אזורים שחשוב להבין - לוודא שמושכים ומנפים את הנתונים הנכונים, בכמות הנכונה, להשתמש ב-AI כדי לאתר את החריגות, ואת המידע בעל הערך. יש כאן פוטנציאל לטעות ולכן אנחנו נפקח מאוד מקרוב על התהליך. שנית, לוודא שאנחנו תופסים את כל הנתונים בצורה מדויקת, והכל מיושר בכל הפרמטרים של גיאוגרפיה, מרחב וזמן, וזה חלק מבניית המחברים. החלק האחרון הוא הוויזואליזציה - בנייה וחיבור כל נקודות המידה והייצוג של זה במערכת פיזית, ויש לנו הרבה דוגמאות לעבודה שעשינו בתחום התאומים הדיגיטליים, באופן מדויק למדי".
כשהפרויקטים האלו יתחילו לפעול, האם כל אחד יוכל לגשת אליהם או שזה ידרוש מנוי? מה המודל הכלכלי?
"העקרון הכי חשוב לנו הוא להפוך אותם לזמינים עבור קהילת החוקרים בתחום האקלים. יש גם הזדמנויות להפוך חלק מהגישות למסחריות, מכיוון שהמידע שנכנס ויוצא רלוונטי לתעשיות שונות. זו יכולה להיות תוצאת לוואי, אבל המניע הראשי הוא להעצים ולאפשר לקהילת המחקר לפתור את הבעיה הזו, וכרגע אין מודל עסקי".
חוקר או ממשלה שירצו להשתמש במערכות, למשל אחרי רעידת אדמה, יצטרכו מכשירים או ידע טכני מסוים?
"אני עוד לא בטוח איך זה ייראה, וחושב שנדע יותר בחודשים הקרובים, אבל חשוב לנו שזה יהיה זמין ופתוח ברמת האפשר. אני יכול לדמיין מקרה שבו תוכלי לקבל גישה לנתונים דרך שירות מסוים, או לראות מה ההשפעה הקרובה והמקומית של מקרה ספציפי או להבין, כחוקרת, מה יהיו ההשפעות על חוף פלורידה למשל, אם את עוסקת בתרחישי אקלים".
כשאנחנו מדברים על שינוי האקלים, גם לתעשיית הטכנולוגיה יש השפעה שלילית. מה לדעתך צריך להשתנות באופן בו ענקיות הטכנולוגיה פועלות היום?
"אני חושב ש-AI הולכת לשחק תפקיד ענק. בעוד שצריך הרבה אנרגיה וכוח מחשוב כדי לבנות ולאמן מודלים, הטכנולוגיות האלה הרבה יותר יעילות ועוצמתיות, במובן של התפוקה שמקבלים מכל וואט, לכן זה יהיה צעד עצום בכיוון הנכון. אז לדעתי הדבר הראשון הוא לגרום לתעשיית הטכנולוגיה לאמץ גישות מחשוב יעילות יותר. בישראל למשל יש מוצר שאנחנו מפתחים שנקרא BlueField DPU, זו יחידה לעיבוד נתונים, שמאפשרת להשתמש בצורה הרבה יותר יעילה בטכנולוגיית מרכזי נתונים ולהפחית בטביעת הרגל הדו-פחמנית שלה".
