Команда под руководством профессора Дэвида Топпинга использовала модели Earth-2 CorrDiff и StormCast для моделирования полей загрязнения воздуха. Обучение модели на данных за год заняло два дня на суперкомпьютере Isambard-AI, оснащенном чипами NVIDIA GH200. Полученная система позволяет прогнозировать уровень загрязнения с высокой детализацией, что может помочь в оценке последствий экологической политики и информировании пациентов с астмой. Разработчики отмечают, что рабочие процессы могут быть перенесены на компактную систему NVIDIA DGX Spark, что делает подобные исследования доступными для более широкого круга ученых. В планах команды — публикация открытых обучающих данных и рабочих процессов, чтобы другие страны могли адаптировать технологию для своих регионов. В перспективе исследователи рассматривают создание агентного интерфейса для автоматизированных ответов на запросы о состоянии воздуха.