気候変動や環境災害に対処するために地球の計算レプリカの構築を試みているコンピュータ科学者たちは、本格的なシミュレーションを実行するには 20,000 個の GPU を備えた 20MW のスーパーコンピュータが必要になると見積もっています。
2021年半ばから、科学者たちはDestination Earth（略してDestinE）の構築と展開に向けた7年から10年のミッションに着手する。これは、欧州連合によるグリーンテクノロジーへの1兆ユーロ（8,680億ポンド、1兆2,000億ドル）の投資の一部となる。
そして、DestinEの中核には、最終的にはGPUを満載したスーパーコンピュータが登場すると伝えられています。これは、人工知能（AI）、データ分析、その他のアプリケーションを実行できる連合システムです。重要なのは、このスーパーコンピュータが、いわゆる地球のデジタルツイン、つまり地球の数値モデルを統合し、気象や気候、海流や極冠、食料や水の供給、人間が環境に与える影響などをシミュレート・予測する点です。
これらの目的は、科学者、政治家、そして一般市民が、地球の未来を形作る上で自然と人間が果たす役割を理解し、EUが政策決定を通じて2050年までにカーボンニュートラルを達成するという目標を達成するのを支援することです。チームは2025年までに4～5つのデジタルツインを稼働させ、2030年までに「既存のデジタルツインを統合することで、地球の完全なデジタルツイン」を実現したいと考えています。
デジタルツインのデータを調べて、堤防が予想される極端な事象に対して依然として防御力を発揮するかどうかを確認できます。
「例えば、オランダに高さ2メートルの堤防を計画している場合、私のデジタルツインのデータを調べて、その堤防が2050年に予想される異常気象に対して依然として防御力を発揮するかどうかを確認できます」と、ヨーロッパ中期気象予報センター（ECMWF）の研究担当副所長で、Destination Earthイニシアチブの共同発起者でもあるピーター・バウアー氏は今週語った。
コンピューター科学者はデジタルツインを微調整することで、ヨーロッパ各地に風力発電所を増設した場合の影響や、将来の気象条件の変化に応じて作物を最もよく栽培できる場所など、仮説的なシナリオを評価できるようになります。DestinEチームは、地球表面で展開されているすべてのプロセスをマッピングし、1キロメートル単位のスケールでモデルを詳細に検証できるようにしたいと考えています。デジタルツインが正確な再現を実現するためには、多数のソースからデータを取り込む必要があります。
「まず第一に、デジタルツインは、リアルタイムで非常に詳細かつ高解像度の地球システムシミュレーションを継続的に実行し、小型衛星などの新しい観測所、北極のドローン、海底ケーブルやブイ、農作物畑のスマートセンサーアレイ、拡大するモノのインターネット内の携帯電話など、あらゆる機器からの観測情報を取り込むデータ同化機器となるだろう。また、不確実なモデルパラメータを推定し、欠落しているプロセス詳細を代用することも可能である」と、ネイチャー誌に掲載されたこのプロジェクトを説明する論文には記されている。
これらの機器や装置から得られる膨大な量のデータを処理するには、相当なレベルの計算能力が必要になるだろうと、バウアー氏とECMWFおよびETHチューリッヒの同僚らはネイチャー誌に発表された2番目の研究で警告した。
もっとパワーアップ！
チームは、CPUのみ、あるいはCPUとGPUのバランスではなく、GPUアクセラレーションを主とするマシンが最適解だと判断しました。ベンチマークを比較検討し、近い将来に開発される技術を考慮した上で、地球の完全なデジタルツインを実行するには、5,000基のNvidia Tesla P100 GPUアクセラレータを搭載した、25ペタフロップス超のスーパーコンピュータPiz Daintの4倍の規模が必要になると考えています。
「これを近未来の技術に外挿すると、不足分は4倍になると推定され、必要なスループットでデジタルツイン計算を実行するには約2万個のGPUが必要になる」と研究者らは記している。「このマシンの電力エンベロープは約20MWになるだろう。」
米空軍は、5年間のIntel Haswell CPU使用の後、AMD搭載のスーパーコンピュータを1台ではなく2台起動した。
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比較対象として、最新のトップ500ランキングで2番目に強力なスーパーコンピュータであるアメリカの10MW Summitは、理論上のピーク性能が約200ペタフロップスで、現在27,000基以上のNvidia Tesla V100 GPUを搭載しています。このスーパーコンピュータは、オークリッジ国立研究所向けにIBMによって構築されました。
気候変動対策のためにエネルギー集約型システムを構築するという皮肉な状況は、研究者たちにも理解されていた。彼らは論文の中で、将来のスーパーは、ノードがより多くの再生可能エネルギー源で稼働できる場所に建設されるべきだと指摘している。「米国環境保護庁によると、1MWhあたり約1,000ポンドのCO2排出量を計上しており、このようなシミュレーションマシンが『汚い』電力しか利用できない場所に建設された場合、年間で相当量のCO2を排出することになるだろう」
デジタルツインを可能な限り効率的に運用するには、モデルのソフトウェアを機械学習で強化する必要があると言われています。研究者たちは、様々な物理モデルを運用するために、従来の気候モデリング技術とAIアルゴリズムを組み合わせる必要があると考えています。入力データの処理と高速化は、ニューラルネットワークが担当し、数理モデルに渡す前に行われる可能性が高いでしょう。
「気象・気候分野の大多数は、予測のためのブラックボックス型ディープラーニングツールの使用に依然として懐疑的であり、最良の結果を得るために、物理プロセスモデルとデータ駆動型機械学習ツールの汎用性を組み合わせたハイブリッドモデリングアプローチを目指している」と研究は指摘している。®
