Mais da metade da população dos EUA vive em condados ou freguesias costeiras. As comunidades costeiras ao longo do Golfo do México estão entre as mais populosas - também uma região onde altas concentrações de recursos energéticos a tornaram um centro nacional para muitas instalações de armazenamento de carbono em grande escala para captura.

A proximidade com o oceano de ambas as comunidades locais e infraestruturas de energia tornam ambas extremamente vulneráveis ​​à devastação que pode ser causada por inundações e danos causados ​​pelo vento devido a eventos climáticos severos no Golfo, que estão aumentando em frequência e intensidade a cada temporada de furacões.

Clint Dawson, professor do Departamento de Engenharia Aeroespacial e Mecânica da Engenharia (ASE / EM) e diretor do Grupo de Hidráulica Computacional do Instituto Oden de Engenharia e Ciências Computacionais da UT Austin, está trabalhando para tornar as previsões de tempestades para furacões mais precisas do que nunca. Graças a uma nova concessão do Departamento de Energia (DOE), Dawson liderará um projeto de pesquisa interdisciplinar para desenvolver uma estrutura computacional "gêmeo digital" que preenche a lacuna entre simulações multifísicas e descoberta de conhecimento por meio de tecnologias de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), chamado MuSiKAL.

Simplificando, um gêmeo digital é uma representação virtual de um objeto ou sistema que abrange todo o seu ciclo de vida por meio de atualizações regulares de dados em tempo real fornecidas por sensores espalhados por todo o objeto ou sistema. Usando simulações, aprendizado de máquina e outras tecnologias de tomada de decisão, gêmeos digitais podem ajudar a prever o desempenho e comportamento futuros.

A equipe de Dawson tem modelado previsões de ondas de tempestade por duas décadas, do furacão Katrina, Rita, Ike e Harvey para a maior tempestade desta temporada até hoje, Furacão Ida. E o especialista em ondas de tempestade será o primeiro a dizer que cada um traz seu próprio conjunto de características únicas. Mas ainda podem ser aprendidas lições de cada um, que podem informar respostas futuras.

Atualmente, quando um modelo de furacão está em execução, as medições estão sendo coletadas em locais muito discretos - ao longo da costa e no oceano, por exemplo - mas esses pontos não representam todos os pontos em todas as regiões que podem ser afetadas.

“Precisamos ter um modelo que forneça informações adicionais. Se tivermos esses dados disponíveis para uso, pode informar melhor os modelos que estamos executando atualmente, "Dawson disse." E então podemos voltar e comparar os modelos com os dados para uma imagem mais precisa. "

Os gêmeos digitais já foram desenvolvidos para uma variedade de situações - desde projetos modernos de aeronaves até sistemas que auxiliam no gerenciamento de cidades inteiras. No contexto de modelagem de clima extremo, a tecnologia pode permitir previsões ainda mais rápidas do comportamento da tempestade em tempo real, combinando o conhecimento sobre as tempestades anteriores com a ajuda de IA e ML.

"Esses modelos são muito complexos e podem levar horas para simular em um supercomputador. Se pudermos usar o aprendizado de máquina com base em dados coletados de furacões anteriores que são muito semelhantes, então talvez pudéssemos dar previsões mais rápidas em tempo real, "Dawson disse.

Por meio do programa Advanced Scientific Computing Research (ASCR), o DOE apoiará uma equipe colaborativa de cientistas experimentais e computacionais da Universidade do Texas em Austin, Louisiana State University, a Universidade de Notre Dame e o Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico. Eles serão liderados por Dawson ao lado de outro professor ASE / EM e membro do corpo docente do Oden Institute, Tan Bui-Thanh.

Outros especialistas da UT participantes incluem Bridget Scanlon e Alexander Sun do Bureau de Geologia Econômica da UT e Dev Niyogi e Zong-Liang Yang da Jackson School of Geosciences.

O DOE tem investido recentemente no desenvolvimento de modelos do sistema terrestre para pesquisas climáticas. Dawson disse que espera trabalhar em pesquisas diretamente relacionadas às previsões climáticas.

"Acho que este será um projeto inovador, e se alinha bem com a experiência que acumulamos há 20 anos, "Dawson disse." Conectar-se ao Departamento de Energia para desenvolver projeções em maior escala do que vai acontecer ao setor de energia e à sociedade como um todo por causa do clima futuro é muito emocionante. "

O fundo do Departamento de Energia para Infraestrutura Computacional e de Dados Integrada para Pesquisa Científica fornecerá US $ 5,2 milhões no total para o projeto, com a UT Austin recebendo US $ 3 milhões.