科学家开始构建我们星球的高精度数字孪生
我们星球的数字孪生是在未来模拟地球系统。它旨在支持决策者采取适当措施更好地为极端事件做准备。欧洲科学家和苏黎世联邦理工学院计算机科学家的新战略论文展示了如何实现这一目标。
为了到 2050 年实现气候中和，启动了两项雄心勃勃的计划：“绿色协议”和“数字战略”。作为其成功实施的关键组成部分，气候科学家和计算机科学家发起了“目的地地球”计划，该计划将于 2021 年年中开始，预计将运行长达十年。在此期间，将创建一个高度准确的地球数字模型，即地球的数字孪生，以尽可能准确地绘制气候发展和极端事件的空间和时间图。
地球的数字孪生是全面、高分辨率地模拟地球系统，例如作为指导气候变化适应措施的基础。图片来源：欧空局
观测数据将不断被纳入数字双胞胎中，以使数字地球模型更准确地监测演化并预测未来可能的轨迹。但除了通常用于天气和气候模拟的观测数据外，研究人员还希望将有关人类活动的新数据整合到模型中。新的“地球系统模型”将尽可能真实地代表地球表面的几乎所有过程，包括人类对水、食物和能源管理的影响，以及地球物理系统中的过程。
决策信息系统
地球的数字孪生旨在成为一个信息系统，用于开发和测试显示更可持续发展的场景，从而更好地为政策提供信息。“例如，如果您计划在荷兰建造 2 米高的堤坝，我可以通过我的数字孪生体中的数据来检查堤坝是否仍然有可能在 2050 年抵御预期的极端事件，”彼得·鲍尔说，欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)研究副主任和目的地地球的联合发起人。数字孪生还将用于淡水和食品供应或风电场和太阳能发电厂的战略规划。
Destination Earth 背后的驱动力是 ECMWF、欧洲航天局(ESA) 和欧洲气象卫星开发组织(EUMETSAT)。Bauer 与其他科学家一起推动地球数字孪生体的气候科学和气象方面的发展，但他们也依赖苏黎世联邦理工学院和瑞士国家超级计算中心(CSCS)的计算机科学家，即 ETH 教授 Torsten Hoefler 的专业知识，来自高性能计算系统研究所和 CSCS 主任 Thomas Schulthess。
为了在数字革命中迈出这一大步，鲍尔强调地球科学需要与计算机科学结合。在最近发表在《自然计算科学》上的一篇文章中，来自地球和计算机科学的研究人员团队讨论了他们希望使用哪些具体措施来推进这场“地球系统科学的数字革命”，他们看到了挑战和可能可以找到解决方案。
天气和气候模型作为基础
在他们的论文中，研究人员回顾了自 1940 年代以来天气模型的稳步发展，这是一个悄然发生的成功故事。可以说，气象学家开创了在世界上最大的计算机上模拟物理过程的先河。因此，作为物理学家和计算机科学家，CSCS 的 Schulthess 坚信当今的天气和气候模型非常适合为更多科学学科确定如何有效使用超级计算机的全新方法。
过去，天气和气候建模使用不同的方法来模拟地球系统。虽然气候模型代表了一组非常广泛的物理过程，但它们通常会忽略小尺度过程，然而，这对于更精确的天气预报至关重要，而后者又专注于较少数量的过程。数字孪生将把这两个领域结合在一起，并实现描绘整个地球系统复杂过程的高分辨率模拟。但为了实现这一点，模拟程序的代码必须适应新技术，这些新技术有望大大增强计算能力。
以今天可用的计算机和算法，高度复杂的模拟很难以计划的一公里的极高分辨率进行，因为几十年来，从计算机科学的角度来看，代码开发停滞不前。气候研究受益于能够通过新一代处理器获得更高的性能，而无需从根本上改变他们的程序。每代新处理器的这种免费性能提升大约在 10 年前就停止了。结果，今天的程序通常只能利用传统处理器 (CPU) 峰值性能的 5%。
为了实现必要的改进，作者强调了协同设计的必要性，即共同开发硬件和算法，并同时开发，正如 CSCS 在过去十年中成功展示的那样。他们建议特别注意通用数据结构、要计算的网格的优化空间离散化和时间步长的优化。科学家们进一步提议将用于解决科学问题的代码与在相应系统架构上最佳执行计算的代码分开。这种更灵活的程序结构将允许更快、更有效地切换到未来的架构。
从人工智能中获利
作者还看到了人工智能 (AI) 的巨大潜力。例如，它可以用于数据同化或观测数据的处理、模型中不确定物理过程的表示和数据压缩。因此，人工智能可以加速模拟并从大量数据中过滤掉最重要的信息。此外，研究人员假设使用机器学习不仅可以提高计算效率，还可以帮助更准确地描述物理过程。
科学家们将他们的战略论文视为通往地球数字孪生之路的起点。在当今可用的计算机架构和不久的将来预期的计算机架构中，基于图形处理单元 (GPU) 的超级计算机似乎是最有前途的选择。研究人员估计，全面运行数字孪生将需要一个配备约 20,000 个 GPU 的系统，估计消耗 20 兆瓦的电力。出于经济和生态方面的原因，此类计算机应在可提供足够数量的CO 2中性发电量的地方运行。
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