Pesquisador:Os modelos climáticos podem funcionar durante meses em supercomputadores – mas meu novo algoritmo pode torná-los dez vezes mais rápidos
Crédito:Pixabay/CC0 Domínio Público Os modelos climáticos são alguns dos softwares mais complexos já escritos, capazes de simular um grande número de diferentes partes do sistema geral, como a atmosfera ou o oceano. Muitos foram desenvolvidos por centenas de cientistas ao longo de décadas e são constantemente acrescentados e refinados. Eles podem executar mais de um milhão de linhas de código de computador – dezenas de milhares de páginas impressas.
Não é de surpreender que esses modelos sejam caros. As simulações levam tempo, muitas vezes vários meses, e os supercomputadores nos quais os modelos são executados consomem muita energia. Mas um novo algoritmo que desenvolvi promete tornar muitas destas simulações de modelos climáticos dez vezes mais rápidas e poderá, em última análise, ser uma ferramenta importante na luta contra as alterações climáticas.
Uma das razões pelas quais a modelização climática demora tanto é que alguns dos processos simulados são intrinsecamente lentos. O oceano é um bom exemplo. São necessários alguns milhares de anos para que a água circule da superfície para as profundezas do oceano e vice-versa (em contraste, a atmosfera tem um “tempo de mistura” de semanas).
Desde que os primeiros modelos climáticos foram desenvolvidos na década de 1970, os cientistas perceberam que isso seria um problema. Para utilizar um modelo para simular as alterações climáticas, é necessário partir de condições representativas de antes da industrialização levar à libertação de gases com efeito de estufa na atmosfera.
Para produzir um equilíbrio tão estável, os cientistas "aumentam" o seu modelo, essencialmente deixando-o funcionar até parar de mudar (o sistema é tão complexo que, tal como no mundo real, algumas flutuações estarão sempre presentes).
Uma condição inicial com “desvio” mínimo é essencial para simular com precisão os efeitos dos fatores produzidos pelo homem no clima. Mas, graças ao oceano e a outros componentes lentos, isso pode levar vários meses, mesmo em grandes supercomputadores. Não é de admirar que os cientistas do clima tenham considerado este estrangulamento como um dos “grandes desafios” da sua área.
Não podemos simplesmente usar mais computadores para resolver o problema
Você pode perguntar:“por que não usar uma máquina ainda maior?” Infelizmente, isso não ajudaria. De forma simplista, os supercomputadores são apenas milhares de chips de computador individuais, cada um com dezenas de unidades de processamento (CPUs ou “núcleos”) conectados entre si através de uma rede de alta velocidade.
Uma das máquinas que utilizo tem mais de 300.000 núcleos e pode realizar quase 20 quatrilhões de operações aritméticas por segundo. (Obviamente, ele é compartilhado por centenas de usuários e qualquer simulação usará apenas uma pequena fração da máquina.)
Um modelo climático explora isto subdividindo a superfície do planeta em regiões mais pequenas – subdomínios – com cálculos para cada região a serem realizados simultaneamente numa CPU diferente. Em princípio, quanto mais subdomínios você tiver, menos tempo levará para realizar os cálculos.
Isso é verdade até certo ponto. O problema é que os diferentes subdomínios precisam “saber” o que está acontecendo nos domínios adjacentes, o que exige a transmissão de informações entre chips. Isso é muito mais lento do que a velocidade com que os chips modernos podem realizar cálculos aritméticos, o que os cientistas da computação chamam de “limitação de largura de banda”. (Qualquer pessoa que tenha tentado transmitir um vídeo através de uma conexão lenta à Internet saberá o que isso significa.)
Há, portanto, retornos decrescentes ao aplicar mais poder computacional ao problema. Os modelos oceânicos sofrem especialmente com essa “escala” deficiente.
Dez vezes mais rápido
É aqui que o novo algoritmo de computador que desenvolvi e publiquei em Science Advances entra. Ele promete reduzir drasticamente o tempo de rotação do oceano e de outros componentes dos modelos do sistema terrestre. Em testes em modelos climáticos típicos, o algoritmo foi, em média, cerca de dez vezes mais rápido do que as abordagens atuais, diminuindo o tempo de muitos meses para uma semana.
O tempo e a energia que isto poderia poupar aos cientistas do clima é valioso por si só. Mas ser capaz de criar modelos rapidamente também significa que os cientistas podem calibrá-los em relação ao que sabemos que realmente aconteceu no mundo real, melhorando a sua precisão, ou para definir melhor a incerteza nas suas projeções climáticas. Spin-ups consomem tanto tempo que atualmente nenhuma delas é viável.
O novo algoritmo também nos permitirá realizar simulações com mais detalhes espaciais. Atualmente, os modelos oceânicos normalmente não nos dizem nada sobre feições menores que 1º de largura em longitude e latitude (cerca de 110 km no equador). Mas muitos fenómenos críticos no oceano ocorrem em escalas muito mais pequenas – dezenas de metros a alguns quilómetros – e uma resolução espacial mais elevada conduzirá certamente a projeções climáticas mais precisas, por exemplo, da subida do nível do mar, das tempestades e da intensidade dos furacões.
Como funciona
Como muitas pesquisas “novas”, ela se baseia em uma ideia antiga, neste caso uma que remonta a séculos até o matemático suíço Leonhard Euler. Chamada de “aceleração de sequência”, você pode pensar nisso como o uso de informações passadas para extrapolar para um futuro “melhor”.
Entre outras aplicações, é amplamente utilizado por químicos e cientistas de materiais para calcular a estrutura de átomos e moléculas, um problema que ocupa mais da metade dos recursos de supercomputação do mundo.
A aceleração de sequência é útil quando um problema é de natureza iterativa, exatamente o que é o spin-up do modelo climático:você alimenta a saída do modelo de volta como uma entrada para o modelo. Enxágue e repita até que a saída se torne igual à entrada e você encontre sua solução de equilíbrio.
Na década de 1960, o matemático de Harvard D.G. Anderson criou uma maneira inteligente de combinar várias saídas anteriores em uma única entrada, para que você chegue à solução final com muito menos repetições do procedimento. Cerca de dez vezes menos, como descobri quando apliquei seu esquema ao problema do spin-up.
Desenvolver um novo algoritmo é a parte fácil. Fazer com que outros o utilizem é muitas vezes o maior desafio. É, portanto, promissor que o Met Office do Reino Unido e outros centros de modelização climática estejam a experimentar esta ideia.
O próximo grande relatório do IPCC está previsto para 2029. Parece um longo caminho, mas dado o tempo necessário para desenvolver modelos e realizar simulações, os preparativos já estão em andamento. Coordenado por uma colaboração internacional conhecida como Coupled Model Intercomparison Project, são essas simulações que formarão a base do relatório. É emocionante pensar que meu algoritmo e software podem contribuir.
