Usando la poderosa computadora K, los científicos han realizado una enorme simulación del clima global. Ejecutaron 10,240 simulaciones de un modelo de la atmósfera global dividido en sectores de 112 km, y luego utilizaron métodos de asimilación de datos y estadísticos para elaborar un modelo de cercaajustando los datos reales para un período de tiempo histórico, entre el 1 de noviembre y el 8 de noviembre de 2011.
Al realizar predicciones numéricas del clima, es importante que la simulación en sí sea precisa, pero también es clave para que los datos del mundo real, basados en observaciones, se ingresen con precisión en el modelo. Por lo general, las simulaciones climáticas funcionan al tener la computadorarealizar una serie de simulaciones basadas en el estado actual, y luego ingresar datos de observación en la simulación para empujarlo de una manera que lo acerque al estado real. El problema de incorporar datos en la simulación - asimilación de datos - se ha convertidocada vez más complejo con la gran cantidad de tipos de datos disponibles, como observaciones satelitales y mediciones tomadas desde estaciones terrestres. Por lo general, las supercomputadoras de hoy dedican aproximadamente la misma cantidad de tiempo a ejecutar las simulaciones e incorporar los datos del mundo real.
Ahora, con una investigación que podría conducir a pronósticos más precisos, aparece en la edición de noviembre de 2015 de computadora , publicación emblemática de la IEEE Computer Society, investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia Computacional RIKEN en Japón han realizado una enorme simulación del clima global. Ejecutaron 10,240 simulaciones de un modelo de la atmósfera global dividido en sectores de 112 km, y luego utilizaron datosasimilación y métodos estadísticos para llegar a un modelo que se ajuste estrechamente a los datos reales durante un período histórico, entre el 1 y el 8 de noviembre de 2011. Las simulaciones se realizaron en la computadora insignia de 10 petaflop K de Japón usando NICAM, una simulación destinada amodelar la atmósfera.
Uno de los hallazgos clave es que las observaciones lejanas, a varios miles de kilómetros de distancia, pueden tener un impacto en el estado eventual del pronóstico del tiempo. Los datos de la región de los Grandes Lagos en los Estados Unidos, por ejemplo, pueden tener un impacto enel estado final en Europa. Este hallazgo sugiere la necesidad de una mayor investigación sobre métodos avanzados que puedan hacer un mejor uso de las observaciones lejanas, ya que esto podría conducir a una mejora de los pronósticos del tiempo.
Según Takemasa Miyoshi, quien dirigió el equipo de investigación, "El pronóstico está mejorando gracias a computadoras más potentes y mejores datos de observación de satélites y radares. Intentamos usar una gran cantidad de muestras usando una simulación relativamente gruesa, y descubrimos quefuncionó bastante bien, ajustando los datos reales del período de tiempo que elegimos. Estamos planeando usar el poder del sucesor de la computadora K, a medida que se desarrolla, para crear herramientas que podrían usarse para un mejor pronóstico del tiempo ".
Los siguientes dos proyectos de investigación financiados por los programas CREST de la Agencia de Ciencia y Tecnología de Japón JST contribuyeron a este logro :
"Innovadora tecnología de 'Asimilación de Big Data' para revolucionar la predicción del clima severo de muy corto alcance" dirigida por el Dr. Takemasa Miyoshi de RIKEN, un proyecto en el área de investigación de Tecnologías de Aplicaciones Avanzadas para impulsar la utilización de Big Data para múltiplesDescubrimiento científico de campo y resolución de problemas sociales Supervisor de investigación: Prof. Yuzuru Tanaka de la Universidad de Hokkaido, y
"EBD: Extreme Big Data: Convergencia de Big Data y HPC para el procesamiento de Yottabyte" dirigido por el profesor Satoshi Matsuoka del Instituto de Tecnología de Tokio con el Dr. Takemasa Miyoshi de RIKEN como co-PI, que es un proyectoen el área Advanced Core Technologies for Big Data Integration Supervisor de investigación: Prof. Masaru Kitsuregawa del Instituto Nacional de Informática.
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Materiales proporcionado por RIKEN . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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