Anticipar fenómenos meteorológicos extremos mediante modelización y seguimiento

Los modelos climáticos modernos predicen cambios globales y regionales a largo plazo en la temperatura y las precipitaciones, pero no simulan adecuadamente eventos regionales extremos como huracanes o sequías. Por el contrario, los modelos de predicción meteorológica utilizan datos de observación a escalas regionales para pronosticar el tiempo con hasta una semana de antelación. Las trayectorias específicas de las tormentas o las temperaturas extremas se predicen en un sentido probabilístico.

Se requiere cientos de veces más computación para alcanzar la resolución con la que los sistemas de nubes puedan resolverse explícitamente y modelar las precipitaciones con mayor precisión a escala regional. Además, es necesario eliminar el ruido, analizar e integrar los datos en tiempo real procedentes de satélites, sensores de carbono y vigilancia meteorológica para mejorar los modelos y las capacidades de predicción.

Comprensión de los efectos cuánticos en materiales y modelos químicos.

Los avances en modelos, algoritmos y sistemas informáticos clásicos de alto rendimiento han hecho de la simulación una herramienta invaluable en química y ciencia de materiales, con aplicaciones científicas y comerciales. La computación masiva de alto rendimiento en la Iniciativa del Genoma de Materiales permite una detección rápida y la identificación de materiales con propiedades particulares.

Simulaciones cuánticas exhiben una escala exponencial en la complejidad computacional cuando se aproximan soluciones precisas de las ecuaciones de la mecánica cuántica, pero la simulación en dispositivos cuánticos ha mostrado resultados prometedores para moléculas pequeñas en pequeñas cantidades de qubits, y se podrían usar dispositivos cuánticos de tamaño modesto (decenas de qubits) para simular mayores sistemas que son intratables en los sistemas informáticos clásicos.

El proceso de cómo controlar y programar un dispositivo cuántico a esta escala no se comprende bien, ni existe una base teórica sólida en informática para comprender si existe una ventaja de complejidad inherente en los dispositivos cuánticos para problemas de simulación.

Predicción de sistemas humanos en el circuito.

Algunos de los sistemas más interesantes e importantes en los desafíos sociales implican comprender y predecir el comportamiento humano. Por ejemplo, ¿cómo reaccionará la gente ante cambios en los precios de la energía, nuevos ingredientes o etiquetas en los alimentos, o noticias sobre una emergencia financiera o sanitaria? Si bien existen modelos estadísticos agregados para el comportamiento global, por ejemplo, la propagación de enfermedades, no son lo suficientemente detallados para gestionar la infraestructura energética, controlar el tráfico o tomar decisiones médicas específicas.

Aprender estos modelos a partir de experiencias pasadas permitiría una mejor predicción y optimización de sistemas como las redes inteligentes para la distribución de energía o las ciudades inteligentes con dispositivos integrados de producción y ahorro de energía.

Computación heterogénea de next-gen

Los sistemas informáticos pueden contener más transistores, siempre que sólo subconjuntos cuidadosamente seleccionados estén activos en un momento dado, mientras que el resto sean silicio oscuro. Un desafío clave para el diseño de computadoras es cómo utilizar mejor el silicio oscuro para seguir duplicando el rendimiento o la relación costo-rendimiento.

Un candidato destacado para esto es la informática heterogénea con núcleos convencionales junto con aceleradores. Los aceleradores son hardware especializado que realiza un subconjunto de tareas informáticas más rápido y/o con mayor eficiencia energética que la informática convencional de propósito general.

Esta idea no es nueva (la aritmética de punto flotante fue parte de uno de los primeros aceleradores, y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) son un ejemplo reciente), pero una gama más amplia de aceleradores tiene aún más sentido hoy en día por dos razones que se derivan del enfoque actual en la energía.

En primer lugar, los aceleradores suelen mejorar la eficiencia energética incluso más que el rendimiento. En segundo lugar, el costo de oportunidad de energía de los aceleradores que no están en uso puede reducirse a casi cero apagando dichos aceleradores. Como nunca antes, ahora es viable tener una paleta de aceleradores con solo unos pocos en uso al mismo tiempo.

Resumen

El futuro es incognoscible. La historia nos enseña que las aplicaciones de la informática estarán determinadas por cambios aún imprevistos y amplias tendencias sociales. De hecho, muchos de los impactos actuales de la informática eran difíciles de anticipar más de una década antes: si bien los dispositivos móviles, las computadoras integradas, la red mundial y los centros de computación de alto rendimiento eran evidentes, la adopción generalizada y la naturaleza transformadora de estos sistemas no lo eran. aparente.

Pero sí sabemos que existe una inmensa reserva de innovación posible si el rendimiento informático continúa avanzando en todos los niveles de rendimiento. Los desafíos descritos anteriormente enmarcan algunas de estas oportunidades. Para lograrlos, debemos invertir en una cartera diversa para permitir aún más el rendimiento y el crecimiento de la relación costo-rendimiento. Los aspectos de la computadora heterogénea representan el componente “blue chip” de esta cartera, mientras que las ideas listas para usar son como empresas emergentes donde la mayoría fracasará pero algunas tendrán éxito y, al hacerlo, causarán importantes interrupciones que impulsarán la próxima generación de informática. innovaciones basadas en nuestra sociedad.