Команда дослідників на чолі з Даніелем Клокке з Інституту Макса Планка в Німеччині створила цифрового двійника Землі з роздільною здатністю 1,25 кілометра, що стало одним із найточніших кліматичних симуляторів у світі. Розробку вже називають “святим Граалем” у сфері кліматичного моделювання, пише ScienceAlert.
Нова система поєднує прогнозування погоди та довгострокове кліматичне моделювання, чого раніше не вдавалося досягти через обмеження обчислювальної потужності. Для покриття всієї поверхні Землі дослідники створили 336 мільйонів комірок для суші та океану, а також стільки ж атмосферних, що в сумі становить 672 мільйони розрахункових елементів.
У кожній комірці модель відтворює процеси, які впливають на клімат і погоду. Їх поділено на дві групи: “швидкі” — такі як енергетичний і водний цикли, та “повільні”, що охоплюють вуглецевий цикл, зміни біосфери й океанічної геохімії. Саме поєднання цих двох типів процесів стало головним досягненням роботи, адже раніше моделі з подібною точністю були можливі лише з роздільною здатністю понад 40 км.
Основою для нової системи стала модель ICOsahedral Nonhydrostatic (ICON), створена Німецькою метеорологічною службою та Інститутом Макса Планка. Для підвищення продуктивності команда адаптувала її до сучасної архітектури за допомогою фреймворку Data-Centric Parallel Programming (DaCe), що дозволяє ефективно обробляти величезні обсяги даних.
Розрахунки, доступні як препринт на платформі arXiv, проводилися на суперкомп’ютерах JUPITER в Німеччині та Alps, Швейцарія, оснащених новими гібридними процесорами GH200 Grace Hopper від Nvidia. У цих чіпах центральний процесор ARM Grace працює разом із графічним Hopper, що забезпечує розподіл завдань між швидкими та повільними кліматичними процесами.
Дослідники використали 20 480 суперчіпів GH200, що дозволило моделі відтворити 145,7 днів кліматичних процесів за одну добу. Система обробляла близько трильйона параметрів, що визначають динаміку клімату, — це один із найскладніших симуляційних експериментів у науковій історії.
Хоча такі обчислення поки недоступні для звичайних метеостанцій, вчені сподіваються, що подібні моделі з часом стануть стандартом у прогнозуванні кліматичних змін. Наразі ж настільки потужні ресурси переважно використовують великі технологічні компанії для розробки систем штучного інтелекту.