2050 年までに気候中立を目指すために、欧州連合は 2 つの野心的なプログラムを開始しました。
観測データは継続的に入力されます地球のデジタルモデルをより正確にして進化を追跡し、将来起こりうる変化の軌跡を予測するためのデジタルツイン。しかし、気象や気候をモデル化するために一般的に使用される観測データに加えて、研究者は関連する人間の活動に関する新しいデータをモデルに統合したいとも考えています。地球システムの新しいモデルは、水資源、食料、エネルギーの管理に対する人間の影響や、物理システムのプロセスなど、地球の表面上の実質的にすべてのプロセスを可能な限り現実的に表示します。
デジタルツインは、より持続可能な開発を実証し、政策をより良く伝えるシナリオを開発およびテストする情報システムを目指しています。
「たとえば、何かを建てる予定がある場合、オランダにある高さ 2 メートルのダムでは、デジタル ツインのデータを見て、ダムが 2050 年に予想される極端な現象からまだ保護できるかどうかを確認できます。」
Peter Bauer は、ヨーロッパ中期天気予報センター (ECMWF) の研究副所長であり、Destination Earth の共同発起人です。
デジタルツインは、淡水と食料の供給、または風力発電と太陽光発電の戦略的計画にも使用されます。
研究者は何を考慮すべきかを言う1940年代以降の気象パターンの着実な発展。気象学者は、世界最大のコンピューターで物理プロセスのモデリングを始めた最初の人物です。今日の気象および気候モデルは、他の多くの科学分野でスーパーコンピューターを効率的に使用するためのまったく新しい方法を定義するのに理想的です。
過去に天気と気候をモデル化するとき地球システムをモデル化するためにさまざまなアプローチを使用しました。気候モデルは非常に広範囲の物理的プロセスを表していますが、通常、より正確な天気予報に必要な小規模なプロセスを考慮していないため、より少ないプロセスに焦点が当てられます。デジタルツインは両方の領域を統合し、地球システム全体の複雑なプロセスを高解像度でシミュレートできるようにします。ただし、これを行うには、シミュレーションプログラムのコードを、はるかに高い計算能力を約束する新しいテクノロジに適合させる必要があります。
コンピューターとアルゴリズムが利用可能今日、非常に複雑なシミュレーションは、計画されている1 kmの非常に高い解像度ではほとんど実行できません。これは、コンピュータサイエンスの観点からのコードの開発が何十年も停滞しているためです。 Climate Researchは、プログラムをオーバーホールすることなく、次世代プロセッサを使用してパフォーマンスを向上させる機能の恩恵を受けています。新世代のプロセッサによるこの無料のパフォーマンスの向上は、約10年前に停止しました。その結果、最近のプログラムでは、従来のプロセッサの最大パフォーマンスの5％しか使用できないことがよくあります。
必要な改善を達成するために、科学者共同設計、つまりハードウェアとアルゴリズムの共同開発と同時開発の必要性を強調します。これは、過去10年間にわたって研究チームによって成功裏に実証されてきました。彼らは、一般的なデータ構造、計算されたグリッドの最適化された空間サンプリング、および時間ステップ長の最適化に特別な注意を払うことを提案しています。科学者はまた、科学的な問題を解決するためのコードを、対応するシステムアーキテクチャで最適な計算を実行するコードから切り離したいと考えています。このより柔軟なプログラム構造により、将来のアーキテクチャへのより高速で効率的な切り替えが可能になります。
著者はまた、大きな可能性を見ています人工知能。たとえば、データの同化や観測データの処理、モデル内の未定義の物理プロセスの表現、データの圧縮に使用できます。したがって、AIはモデリングを高速化し、大量のデータから最も重要な情報を除外できます。さらに、研究者は、機械学習を使用すると、計算がより効率的になるだけでなく、物理プロセスをより正確に記述するのにも役立つことを示唆しています。
科学者は彼らの戦略論文をレビューしますデジタルアースツインを作成するための出発点として。現在利用可能で近い将来に期待されるコンピュータアーキテクチャの中で、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）に基づくスーパーコンピュータが最も有望なオプションのようです。研究者は、本格的なデジタルツインには、約20,000GPUと約20メガワットの電力を備えたシステムが必要になると見積もっています。経済的理由と環境的理由の両方から、このようなコンピューターは、CO2ニュートラルで生成された電力が十分な量で利用できる場所で動作する必要があります。
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