地球のデジタルツインは気候変動危機を解決できるか？
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。
観測データは継続的にデジタルツインに取り込まれ、デジタル地球モデルをより正確に進化を監視し、将来起こりうる軌道を予測するために使用される。しかし、従来から気象や気候のシミュレーションに使われてきた観測データに加えて、人間の活動に関連する新しいデータもモデルに統合したいと考えている。
新しい「地球システムモデル」は、水、食料、エネルギー管理に対する人間の影響や、物理的な地球システムのプロセスなど、地球表面のほぼすべてのプロセスを可能な限りリアルに表現することになる。
地球のデジタルツインは、より持続可能な発展を示すシナリオを開発・検証し、政策に役立てるための情報システムを目指している。「例えば、オランダで高さ2メートルの堤防を計画している場合、デジタルツインのデータを使って、その堤防が2050年にも予想される異常気象を防ぐことができるかどうかをチェックすることができる」と、欧州中距離気象予報センター（ECMWF）の研究担当副所長であり、Destination Earthの共同発起人であるピーター・バウアーは、世界経済フォーラムに対し言っている。このデジタルツインは、淡水や食糧の供給、風力発電所や太陽光発電所の戦略的計画にも利用される予定だ。
ECMWF、欧州宇宙機関（ESA）、欧州気象衛星利用機関（EUMETSAT）が「Destination Earth」を推進している。バウアーは他の科学者とともに、地球のデジタルツインの気候科学と気象学的側面を推進しているが、チューリッヒ工科大学（ETH）とスイス国立スーパーコンピューティングセンター（CSCS）のコンピュータ科学者、すなわち高性能計算システム研究所のトーステン・ホーフラーETH教授とCSCSのトーマス・シュルテス所長のノウハウも活用している。
バウアーは、デジタル革命の大きな一歩を踏み出すためには、地球科学がコンピュータ科学と結婚する必要があると強調している。Nature Computational Science誌に掲載された論文の中で、地球科学とコンピュータ科学の研究者チームは、この「地球システム科学のデジタル革命」を進めるために、どのような具体的手段を用いたいのか、どこに課題があるのか、どのような解決策が考えられるのかを論じている。
これまで、気候モデルでは、地球システムをシミュレートするために異なるアプローチをとっていた。気候モデルは非常に広範な物理プロセスを表現しているが、小規模なプロセスは無視されている。バウアーらが機械学習と物理学を融合させることで生み出そうとしているデジタルツインは、この2つの分野を統合し、地球システム全体の複雑なプロセスを描き出す高解像度のシミュレーションを可能にするとされる。しかし、そのためには、シミュレーションプログラムのコードを、計算能力が大幅に向上する新技術に適応させる必要がある。
バウアーらは、気候モデリングがこれまでのように「ムーアの法則」と「デナードスケーリング」に頼れなくなったと主張している。地球システムモデルは、着実に進歩するだけでなく、超高解像度へと飛躍し、あらゆるスケールのプロセスや、大気、海洋、雪氷圏、地表、生物圏の間の相互作用をより現実的に表現する必要があるが、この飛躍は、必然的に計算機やデータ処理能力のニーズの飛躍につながる。ムーアの法則とデナードスケーリングの崩壊により、極端なスケールでの地球システムモデリングとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）への取り組み方を見直す必要が生じている。
ムーアの法則とは、18ヵ月ごとにチップ上のトランジスタの数がほぼ同じコストで倍増するというもので、コンピュータの経済性を左右するものだった。しかし、最新のチップ世代になると、トランジスタあたりのコストが上昇し始め、この法則が著しく遅延していることを示している。デナードスケーリングとは、トランジスタのサイズを微細化すると消費電力も小さくなり、チップ面積あたりの放熱量をほぼ一定に保ったまま、プロセッサの世代が変わっても周波数を上げることができるというものだ。デナードスケーリングは約15年前に終了した。
このような計算機が直面している状況を踏まえると、バウアーらは、NVIDIAが提供するスーパーコンピューターのようなハードウェアの進化よりも、ソフトウェアの改良がより高精度の地球のデジタルツインを作るのに効果的だと論じている。「ソフトウェアの寿命は数十年にも及びますが、高性能ハードウェアの使用期間は通常5年未満だ。そのため、提案されているアルゴリズムとソフトウェアへの投資は、急速に進化する新しい技術に対して最大限の柔軟性と開放性を提供する必要がある」と彼らは論文に書いている。
参考文献
- Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0