地球のデジタルツインは気候変動危機を解決できるか？
地球のデジタルツインは気候変動危機を解決できるか。欧州連合（EU）とNVIDIAのスパコンを利用した米国勢は異なる経路から「第二の地球」をシミュレートしようとしている。
NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアンは、11月9日に開催されたバーチャルイベントの基調講演で、「私たちは、気候変動をシミュレーションし、予測するためのデジタルツインを構築する」と語った。この作業は、同社が現在構築中の「Earth-2」と呼ばれる強力な新型スーパーコンピューターを使用して行われ、新しいAIフレームワーク「NVIDIA Modulus」によって作成された機械学習モデルを、NVIDIA Omniverseプラットフォーム上で100万倍の速度で実行するという。
「Earth-2を実現するためには、私たちがこの瞬間までに発明したすべての技術が必要だ。これ以上、重要な使い方は想像できない」とファンは語った。
NVIDIA Modulus AIフレームワークは、物理学の機械学習モデルを搭載しており、企業が開発やビジネスの幅広い業務に利用している産業用デジタルツインのニューラルネットワークモデルを構築することができるほか、気候科学やタンパク質工学などにも利用できるとNVIDIAは語っている。
デジタルツインは、データサイエンティストや研究者が、実際の工場や産業施設などの物理的な場所やインフラ、製品を使用する代わりに、仮想的に表現したものにアイデアをモデル化して実験を行い、結果を確認することができる。実在するものや施設を視覚的に表現することで、開発コストや複雑さを軽減し、初期開発をはるかに少ない労力で行うことができる。NVIDIAによると、デジタルツインモデリングは、創薬の分子レベルから気候変動のような地球規模の課題まで、幅広い問題に対応できるとのことだ。
現在、ほとんどの気候シミュレーションは、重要なプロセスの背後にある物理学を記述する複雑な方程式によって行われている。しかし、これらの方程式の多くは計算コストが非常に高いため、どんなに高性能なスーパーコンピュータを使っても、モデルの解像度は通常10〜100km程度しかない。
しかし、太陽の放射を宇宙に反射する雲の挙動など、重要なプロセスの中には、わずか数メートルのスケールで動作するものもあるとフアンは言う。そのような場合には、機械学習が役立つと考えている。
Modulusは観測データや物理モデルの出力からニューラルネットワークを学習させ、複雑な物理システムのシミュレーションを可能にするという。ファンは「Modulusを使えば、科学者はデジタルツインを作成して、これまでにないほど大規模なシステムの理解を深めることができるだろう」と主張している。
EUも地球のデジタルツインを構築へ
欧州連合（EU）は、2050年までに気候変動に左右されない社会を実現するために「グリーンディール」と「デジタル戦略」という2つのプログラムを立ち上げた。これらのプログラムを成功させるための重要な要素として、気候科学者とコンピュータ科学者は「Destination Earth」イニシアチブを立ち上げた。
このイニシアチブは、2021年半ばに開始され、最長で10年間実施される予定だ。この期間中に、地球のデジタルツインと呼ばれる高精度のデジタルモデルを作成し、気候変動や異常現象を空間的にも時間的にも可能な限り正確にマッピングする。
