Strona główna nauka/tech Jak superkomputer odblokowuje wszechświat

Jak superkomputer odblokowuje wszechświat

5
0


Koncepcja odkrycia technologii wszechświata
Będąc liderem nauk o kosmosie i Ziemi, NASA wykorzystuje superkomputery do rozwiązywania złożonych problemów, w tym dynamiki startów statków kosmicznych, projektów samolotów oszczędzających paliwo oraz prognozowania pogody i klimatu w oparciu o sztuczną inteligencję. (Koncepcja artysty.) Źródło: SciTechDaily.com

Ta symulacja wystrzelenia Artemis I pokazuje, jak pióropusze wydechowe rakiety Space Launch System wchodzą w interakcję z powietrzem, wodą i platformą startową. Kolory na powierzchniach wskazują poziomy ciśnienia — czerwony oznacza wysokie ciśnienie i niebieski oznacza niskie ciśnienie. Turkusowe kontury ilustrują, gdzie występuje woda. Źródło: NASA/Chris DeGrendele, Timothy Sandstrom

1. Symulacje Pomoc w przeprojektowaniu środowiska startowego Artemis

Naukowcy z NASA Ames pomagają zapewnić astronautom bezpieczny start podczas lotu testowego Artemis II, pierwszej załogowej misji Systemu Wystrzeliwania Kosmicznego (SLS) rakiety i statku kosmicznego Orion, zaplanowane na 2025 r. Wykorzystując oprogramowanie Launch Ascent i Vehicle Aerodynamics, symulowali złożone interakcje pomiędzy pióropuszem rakiety a wodnym systemem tłumienia dźwięku używanym podczas startu Artemis I, co spowodowało uszkodzenie rakiety wyrzutnia mobilna platforma, na której rakieta znajdowała się przed startem.

Porównanie symulacji z aktywowaną instalacją wodną i bez niej wykazało, że system tłumienia dźwięku skutecznie redukuje fale ciśnienia, ale gazy spalinowe mogą przekierować wodę i spowodować znaczny wzrost ciśnienia.

Symulacje przeprowadzone na superkomputerze Aitken w ośrodku NASA Advanced Supercomputing w Ames wygenerowały około 400 terabajtów danych. Dane te zostały przekazane inżynierom lotniczym z Centrum Kosmicznego im. Kennedy’ego na Florydzie, którzy przeprojektowują rakietę deflektor płomienia oraz mobilna wyrzutnia na potrzeby startu Artemis II.

Optymalizacja projektu samolotu superkomputerowego
W tym porównaniu projektów samolotów lewe skrzydło modeluje początkową geometrię samolotu, podczas gdy prawe skrzydło modeluje zoptymalizowany kształt. Powierzchnia jest zabarwiona ciśnieniem powietrza panującym w samolocie, a pomarańczowe powierzchnie przedstawiają fale uderzeniowe w przepływie powietrza. Zoptymalizowana konstrukcja wzorowana na prawym skrzydle zmniejsza opór powietrza o 4% w porównaniu do oryginału, co prowadzi do poprawy zużycia paliwa. Źródło: NASA/Brandon Lowe

2. Optymalizacja projektu samolotu pod kątem efektywności paliwowej

Aby loty komercyjne były bardziej wydajne i zrównoważone, badacze i inżynierowie z Centrum Badawczego Ames w Kalifornii w Dolinie Krzemowej pracują nad udoskonaleniem projektów samolotów w celu zmniejszenia oporu powietrza, czyli oporu, poprzez precyzyjne dostrojenie kształtu skrzydeł, kadłubów i innych statków powietrznych elementy konstrukcyjne. Zmiany te obniżyłyby energię potrzebną do lotu i zmniejszyłyby ilość potrzebnego paliwa, spowodowały zmniejszenie emisji, poprawiły ogólne osiągi samolotów i mogłyby pomóc w zmniejszeniu poziomu hałasu wokół lotnisk.

Korzystając z oprogramowania NASA do modelowania obliczeniowego Launch, Ascent i Vehicle Aerodynamics, opracowanego w Ames, badacze wykorzystują moc superkomputerów agencyjnych do przeprowadzania setek symulacji w celu zbadania różnorodnych możliwości projektowych – istniejących samolotów i przyszłych koncepcji pojazdów. Ich prace wykazały potencjał zmniejszenia oporu istniejącego projektu samolotu komercyjnego o 4%, co przekłada się na znaczne oszczędności paliwa w rzeczywistych zastosowaniach.

Symulacja 3D magnetosfer pulsarów
Symulacja 3D magnetosfer pulsarów przeprowadzona na należącym do NASA superkomputerze Aitken z wykorzystaniem danych z należącego do agencji kosmicznego teleskopu Fermi. Czerwona strzałka pokazuje kierunek pola magnetycznego gwiazdy. Niebieskie linie zaznaczają na żółto wysokoenergetyczne cząstki wytwarzające promienie gamma. Zielone linie przedstawiają cząstki światła uderzające w płaszczyznę obserwatora, ilustrując sposób, w jaki Fermi wykrywa promienie gamma pulsara. Źródło: NASA/Constantinos Kalapotharakos

3. Symulacje i sztuczna inteligencja odkrywają fascynujący świat gwiazd neutronowych

Aby zbadać ekstremalne warunki panujące wewnątrz gwiazd neutronowych, badacze z należącego do NASA Centrum Lotów Kosmicznych Goddarda w Greenbelt w stanie Maryland wykorzystują połączenie symulacji, obserwacji i sztucznej inteligencji, aby odkryć tajemnice tych niezwykłych obiektów kosmicznych. Gwiazdy neutronowe to martwe jądra gwiazd, które eksplodowały i reprezentują jedne z najgęstszych obiektów we wszechświecie.

Najnowocześniejsze symulacje przeprowadzane na superkomputerach w ośrodku NASA Advanced Supercomputing pomagają wyjaśnić zjawiska obserwowane przez należący do NASA Kosmiczny Teleskop Promieniowania Gamma Fermiego i obserwatorium Interior Composition Explorer (NICER) gwiazd neutronowych. Do zjawisk tych zaliczają się szybko wirujące, silnie namagnesowane gwiazdy neutronowe, zwane pulsarami, których szczegółowe mechanizmy fizyczne pozostają tajemnicą od czasu ich odkrycia. Stosując narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak głębokie sieci neuronowe, naukowcy mogą wnioskować o masie, promieniu, strukturze pola magnetycznego i innych właściwościach gwiazd na podstawie danych uzyskanych z obserwatoriów NICER i Fermi.

Bezprecedensowe wyniki symulacji posłużą do podobnych badań czarnych dziur i innych środowisk kosmicznych, a także odegrają kluczową rolę w kształtowaniu przyszłych naukowych misji kosmicznych i koncepcji misji.

Zastosowanie sztucznej inteligencji do pogody i klimatu
Ta wizualizacja porównuje ślad huraganu 4. kategorii, Ida, na podstawie danych z ponownej analizy MERRA-2 (po lewej) z przewidywaniami dokonanymi bez specjalnego szkolenia, na podstawie podstawowego modelu Prithvi WxC NASA i IBM (po prawej). Obydwa modele zostały zainicjowane o godzinie 00 UTC w dniu 27.08.2021 r. Źródło: Uniwersytet Alabama w Huntsville/Ankur Kumar; NASA/Sujit Roy

4. Zastosowanie sztucznej inteligencji w pogodzie i klimacie

Tradycyjne modele pogody i klimatu dają wyniki globalne i regionalne poprzez rozwiązywanie równań matematycznych dla milionów małych obszarów (siatek) w ziemskiej atmosferze i oceanach. NASA i partnerzy badają obecnie nowsze podejścia do wykorzystania sztuczna inteligencja (AI) techniki uczenia modelu podstawowego.

Podstawowe modele są opracowywane przy użyciu dużych, nieoznaczonych zbiorów danych, dzięki czemu badacze mogą niezależnie dostosowywać wyniki do różnych zastosowań, takich jak tworzenie prognoz lub przewidywanie wzorców pogody lub zmian klimatycznych, przy minimalnym dodatkowym szkoleniu.

NASA opracowała oprogramowanie typu open source, publicznie dostępne Model fundamentowy Prithvi Weather-Climate (Prithvi WxC), we współpracy z IBM Research. Prithvi WxC został wstępnie przeszkolony przy użyciu 160 zmiennych ze zbioru danych NASA Modern-era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA-2) na najnowszych procesorach graficznych NVIDIA A100 w ośrodku NASA Advanced Supercomputing.

Wyposażony w 2,3 miliarda parametrów, Prithvi WxC może modelować różnorodne zjawiska pogodowe i klimatyczne – takie jak ślady huraganów – w doskonałej rozdzielczości. Zastosowania obejmują ukierunkowane prognozowanie pogody i prognozowanie klimatu, a także reprezentowanie procesów fizycznych, takich jak fale grawitacyjne.

Symulacja 3D ewolucji przepływów w górnych warstwach Słońca
Zdjęcie z symulacji 3D przedstawiające ewolucję przepływów w górnych warstwach Słońca, z najbardziej energicznymi ruchami zaznaczonymi na czerwono. Te turbulentne przepływy mogą generować pola magnetyczne i wzbudzać fale dźwiękowe, fale uderzeniowe i erupcje. Źródło: NASA/Irina Kitiashvili i Timothy A. Sandstrom

5. Modelowanie Słońca w akcji – od małej do dużej skali

Aktywność Słońca, powodująca zdarzenia takie jak rozbłyski słoneczne i koronalne wyrzuty masy, wpływa na środowisko kosmiczne i powoduje zaburzenia pogody kosmicznej, które mogą zakłócać elektronikę satelitów, komunikację radiową, GPS sygnałów i sieci energetycznych na Ziemi. Naukowcy z NASA Ames stworzyli bardzo realistyczne modele 3D, które – po raz pierwszy – pozwalają im badać fizykę Słońca osocze w działaniu, od bardzo małych do bardzo dużych skal. Modele te pomagają interpretować obserwacje ze statków kosmicznych NASA, takich jak Obserwatorium Dynamiki Słońca (SDO).

Wykorzystując kod NASA StellarBox na superkomputerach w należącym do NASA ośrodku Advanced Supercomputing, naukowcy pogłębili naszą wiedzę na temat pochodzenia strumieni słonecznych i tornad – wybuchów niezwykle gorącej, naładowanej plazmy w atmosferze słonecznej. Modele te pozwalają społeczności naukowej odpowiedzieć na długotrwałe pytania dotyczące aktywności magnetycznej Słońca i jej wpływu na pogodę kosmiczną.

Model DYAMOND Mapa globalna Wzorce wiatru i cyrkulacja atmosferyczna
Ta mapa globalna to klatka z animacji pokazującej, jak układy wiatrów i cyrkulacja atmosferyczna przemieszczały dwutlenek węgla przez atmosferę ziemską od stycznia do marca 2020 r. Wysoka rozdzielczość modelu DYAMOND pokazuje unikalne źródła emisji dwutlenku węgla oraz sposób ich rozprzestrzeniania się na kontynentach i oceanach. Źródło: NASA/Studio Wizualizacji Naukowej

6. Wizualizacja naukowa sprawia, że ​​dane NASA są zrozumiałe

Symulacje i obserwacje NASA mogą dostarczyć petabajty danych, które trudno zrozumieć w ich oryginalnej formie. Studio wizualizacji naukowej (SVS) z siedzibą w NASA Goddard przekształca dane w wiedzę, ściśle współpracując z naukowcami w celu tworzenia kinowych wizualizacji o wysokiej jakości.

Kluczowa infrastruktura dla tych dzieł SVS obejmuje superkomputer Discover należący do Centrum Symulacji Klimatu NASA w Goddard, który umożliwia przeprowadzanie różnych symulacji oraz zapewnia analizę danych i możliwości renderowania obrazów. Najnowsze wizualizacje oparte na danych pokazują koronalny wyrzut masy ze Słońca uderzający w ziemską magnetosferę przy użyciu modelu Multiscale Atmphere-Geospace Environment (MAGE); globalna emisja dwutlenku węgla krążąca wokół planety w modelu DYNAMIKI ogólnej cyrkulacji atmosferycznej Modeled On Non-hydrostatic Domains (DYAMOND); oraz reprezentacje wzorców pogodowych La Niña i El Niño przy użyciu modelu El Niño-Southern Oscillation (ENSO).



Link źródłowy