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Réchauffement climatique : comment NVIDIA veut changer la donne grâce à l'IA

04 juillet 2023 à 18h20
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 © Mashable
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NVIDIA, le géant de Santa Clara spécialiste de la production de processeurs graphiques, suit nécessairement le mouvement de l'IA. Son PDG, Jensen Huang, a récemment déclaré vouloir mettre cette technologie au service de la lutte contre le réchauffement climatique.

Cela s'est passé pendant le sommet de Berlin consacré aux Earth Visualisation Engines Initiatives (EVE), un ensemble de techs permettant de récupérer des données centrales relatives à l'environnement. Cela dans le but de proposer des solutions adaptées à la résolution des problématiques mises en lumière à l'occasion. Jensen Huang a souligné le rôle de première envergure que doivent jouer l'IA et le calcul accéléré dans le domaine de la recherche climatique.

Les défis de la situation climatique

La firme NVIDIA compte s'appuyer sur des visualisations interactives, des bases de données colossales et des simulations climatiques rapides pour outiller efficacement les décideurs face au défi du changement climatique. L'idée est de s'aider de ces technologies pour que les chercheurs proposent des solutions aux acteurs politiques.

NVIDIA met particulièrement l'accent sur l'accélération des simulations de climatologie. Pour cela, les chercheurs ont besoin de zones d'analyses précises (quelques kilomètres carrés) et que ces données géographiques soient couplées à une simulation climatique rapide proposant un niveau de détail élevé à l'échelle locale.

Pour atteindre cet objectif d'accélération, NVIDIA s'appuie sur une technologie maison, le GPU GH200 Grace Hopper Superchip (pas Supercheap, surtout épargnez-nous le jeu de mots ! ). Ce processeur a été conçu tout spécialement pour que l'IA travaille à grande échelle sur du calcul haute performance. À long terme, le but de NVIDIA est de connecter plusieurs de ces puces pour proposer des réseaux entiers agissant comme des écosystèmes. Cette conception inédite accélérera le travail des chercheurs en climatologie.

 © Jensen Huang – The Economic Times
© Jensen Huang – The Economic Times

Comprendre le climat par la puissance de l'IA

Jensen Huang a dévoilé également un framework en Open Source, le NVIDIA Modulus. Ce petit bijou de technologie peut construire des modèles d'apprentissage automatique reposant sur les lois de la physique. Il sera un des éléments de ce nouveau projet d'aide à la recherche. Un autre de ces outils est FourCastNet, un modèle plus classique de prévision météorologique qui repose sur des bases de données en temps réel.

En associant des simulations traditionnelles avec ces nouvelles solutions, il sera possible d'établir des prévisions plus détaillées à long terme. FourCastNet a déjà réussi à prédire avec précision la trajectoire de l'ouragan Harvey en 2017. Il n'a donc théoriquement plus grand chose à prouver dans les futurs jobs qui lui seront confiés.

NVIDIA n'est pas là uniquement pour flatter la rétine et l'égo des joueurs avec des GPU de 4,5 kilos. La preuve en est avec cette nouvelle collaboration que l'entreprise américaine développera avec les professionnels du domaine de la climatologie. Vrai élan humaniste et écologique ou énième tentative de greenwashing pour faire oublier l'épisode du farming de cryptomonnaies de 2021 ?

Camille Coirault

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Commentaires (10)

Mindview
La réponse D(eux), Jean-Pierre.
pecore
Mais le fait que Nvidia soit très avancé en matière d’I.A et vendent des puces qui le font marcher n’a rien à voir avec ces déclarations, bien sur que non.<br /> Et qu’il va bientôt falloir autant de puces, d’énergie et de pollution thermique pour faire marcher les différentes I.A qu’il n’en fallait pour miner le bitcoin et l’ether n’est pas un problème du tout.
Postier
Promouvoir l’IA pour vendre plus de cartes et se faire une bonne image d’ecolo…
Sacrilege83
L’écologie sale, ça me fait bien rire…
Nehi
En proposant des cartes graphiques qui consomment 800W ?
Pernel
Moins de 500W, ce qui est déjà beaucoup trop.
philouze
"Et qu’il va bientôt falloir autant de puces, d’énergie et de pollution thermique pour faire marcher les différentes I.A qu’il n’en fallait pour miner le bitcoin et l’ether "<br /> On est pas du tout dans les mêmes ordres de grandeur, hors apprentissage, tu peux faire tourner une IA et son lexique de quelques gigas sur une machine standard ( voir les essais de Micode )<br /> C’est seulement la phase d’entrainement qui est réellement dévoreuse de temps de travail, pas les « transactions », et t’as pas l’histoire du mode compétitif à outrance et de proof of waste derrière (sans compter les intérêts comparés des deux technos)
pecore
Content de savoir que la consommation ne sera pas la même que pour les cryptos, même si je demande tout de même à voir sur le long terme, lorsqu’il y en aura des dizaines en concurrence.<br /> Quant à l’intérêt de l’I.A, là aussi j’attends de voir. Je ne dis pas qu’il n’y en pas mais pour l’instant, je vois surtout des usages néfastes: deep-fakes, fabrications et postage d’infox, triches aux contrôles continus et assez peu d’usages utiles. Peut être plus tard.
philouze
Attention aux usages Whaou du grand public qui bouffent toute la visibilité, et le reste.<br /> Regarde Alpha Fold et les progrès dans les protéines, l’IA qui a reclassé un par un les cratères martiens en un week end (contre un siècle pour des hommes) ou encore ce genre de choses absolument incroyables :<br /> Techno-Science.net – 6 May 23<br /> 📰 VIDEO - Cette IA autonome effectue jusqu'à 10.000 expériences de...<br /> Dans un laboratoire scientifique, des robots effectuent des expériences scientifiques à une vitesse fulgurante. Grâce à une intelligence artificielle, ils sont capables de...<br /> En médecine, chimie, tous les domaines de la science l’IA va nous faire gagner des siècles, et sans exagérer , dans certains domaines, des millénaires, rien que ça.<br /> Des chercheurs et des techniciens, partout, voient qu’ils peuvent entrainer une IA a faire de la reconnaissance et de la déduction en série, très simplement, un peu comme si tu avais une armée de stagiaire qui pouvaient mener chaque jour un siècle d’expérience.<br /> On va pouvoir valider des choses et avoir des approches par dichotomies jugées infaisables en 2020.<br /> Ensuite de ce que j’ai compris, on s’éclate sur des modèles génératifs qui en fait sont pas à la pointe de ce qui se fait, mais qui étaient matures pour impressionner la galerie, sauf qu’ils sont gloutons et « ringards » du point de vue de la recherche ( si j’en crois Yan LeCun et les retours de Micode sur LLAMA par exemple )<br /> Les derniers algos semblent consommer plusieurs milliers de fois moins, au point de tourner sur un petit mac portable de façon convaincante :<br /> A moyenne échéance l’IA va bouffer de l’énergie, surtout avant que les proc’ dédiés soient tous optimisés pour elle, parce qu’on va en mettre à toutes les sauces de manière désordonnée et inneficace, mais le service en retour va aussi être énorme, et les solutions (contrairement au bitcoin) vont se faire une guerre mortelle à l’optimisation, parce que la clé de la réactivité de l’IA c’est que la plus grande partie puisse tourner en local, sur le device.<br /> Le mode distant est atrocement lent.<br /> Et comme tout tu auras forcément la part de gaspillage/futilité qui occupera le devant de la scène.<br /> Mais ça c’est plus propre à l’homme qu’à l’IA.
Bambi
Quand on connaît l’impact écologique des serveurs alimentant l’IA et donc leur influence sur le réchauffement climatique… faire du réchauffement climatique pour calculer comment réduire ledit réchauffement climatique… just LOL
Nmut
Il faut voir le «&nbsp;rendement&nbsp;». Si les résultats permettent de réduire plus le CO2 que cela leur génération en a consommé, c’est bon. Mais bon, difficile à estimer correctement avant de lancer le process.<br /> Ce qui m’interpelle dans l’article, c’est que l’on parle de réduire la taille des «&nbsp;cellules&nbsp;» alors que ça, c’est un problème de météorologie, mais pas vraiment de climatologie. Le gros soucis de la climatologie, ce sont toutes les rétroactions difficiles à estimer, surtout celles qui risquent de s’emballer, et les quelques variables inconnues ou oubliées, ce qui donne un système chaotique dur à simuler. Il faut alors une grosse capacité de calcul pour explorer les différentes hypothèses, et là l’IA peut être d’une grande aide à l’identification des critères, la discrimination des résultats et réduire les incertitudes.
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