Várias camadas da terra e edifícios no topo e dentro delas se comportam de maneira diferente durante um terremoto. As interações entre essas camadas expõem a complexidade dos modelos de terremotos. Crédito:2018 Earthquake Research Institute, A Universidade de Tóquio.
Uma equipe de pesquisadores do Earthquake Research Institute, Departamento de Engenharia Civil e Centro de Tecnologia da Informação da Universidade de Tóquio, e o Centro RIKEN para Ciência da Computação e o Centro RIKEN para Projeto de Inteligência Avançada no Japão foram finalistas do cobiçado Prêmio Gordon Bell por realizações notáveis em computação de alto desempenho. Tsuyoshi Ichimura junto com Kohei Fujita, Takuma Yamaguchi, Kengo Nakajima, Muneo Hori e Lalith Maddegedara foram elogiados por sua simulação da física de terremotos em ambientes urbanos complexos.
Terremotos são um grande problema em muitos lugares do mundo, incluindo, notoriamente, Japão. Eles podem ser devastadores e a equipe de Ichimura usa proezas de codificação com o poder dos supercomputadores para gerar modelos para mitigação e resposta a desastres.
Simulações realistas de terremotos são difíceis devido aos fenômenos físicos de amplo alcance operando em escalas diferentes. Este problema complexo levou a equipe a desenvolver novas estratégias envolvendo inteligência artificial (IA) para modelar terremotos em centros urbanos com um alto grau de precisão.
"No campo da ciência da computação, há uma grande lacuna entre a IA e as simulações baseadas na física, "disse Ichimura." Sentimos que havia espaço para melhorar o desempenho de nossa simulação, preenchendo essa lacuna. E esse sentimento acabou sendo verdade. "
Sua abordagem de metodologia mista usou IA e vários graus de precisão matemática para criar um código completamente novo para a simulação - com eficiência sem precedentes. Este novo código alcançou um aumento de quase quatro vezes na velocidade em relação à encarnação anterior da equipe.
O supercomputador Summit tem 9, 216 processadores fabricados pela IBM e 27, 648 unidades de processamento gráfico produzidas pela Nvidia, versões avançadas daqueles encontrados em PCs para jogos. Crédito:2018 Carlos Jones / ORNL.
Tradicionalmente, simulações físicas requerem grande precisão numérica para obter resultados que correspondam bem à realidade observada. Para atingir essa precisão, é necessário muito tempo de computação, que consome uma grande quantidade de energia. O que torna este novo método único é como o componente AI do sistema aprende onde a precisão é mais útil e onde pode ser reduzida sem sacrificar a precisão geral, portanto, a simulação pode ser executada em menos tempo do que se não tivesse a IA.
O código da equipe foi executado no supercomputador Summit de última geração do Oak Ridge National Laboratory nos Estados Unidos. Os pesquisadores tornaram este código adaptável para outros usos e escalonável para uso em diferentes sistemas de computador, como o computador K em RIKEN e Piz Daint no Centro Nacional de Supercomputação da Suíça.
"Nosso código é um tipo inteiramente novo de solucionador de problemas, que é uma fronteira neste campo, "conclui Ichimura." Esperamos que este novo código encontre seu caminho em uma nova geração de simuladores físicos. Esperamos que isso ajude as pessoas a entender melhor, prever e se preparar para terremotos. "
