Cloud computing får ny betydning for forskere

Skyer kan være piskede vanddampe, der driver gennem himlen, men de er tunge løft beregningsmæssigt for forskere, der ønsker at inddrage dem i klimasimuleringer. Forskere fra University of California, Irvine, Ludwig Maximilian Universitetet i München og Columbia Universitet har henvendt sig til datavidenskab for at opnå bedre cumulus-beregningsresultater.

Deres arbejde er beskrevet detaljeret i en undersøgelse offentliggjort online for nylig af Proceedings of the National Academy of Sciences .

"Skyer spiller en stor rolle i jordens klima ved at transportere varme og fugt, reflekterer og absorberer solens stråler, fanger infrarøde varmestråler og producerer nedbør, " sagde medforfatter Michael Pritchard, UCI assisterende professor i jordsystemvidenskab. "Men de kan være så små som et par hundrede meter, meget mindre end en standard-klimamodel-gitteropløsning på 50 til 100 kilometer, så at simulere dem på en passende måde tager en enorm mængde computerkraft og tid."

Standard klimaforudsigelsesmodeller tilnærmer skyfysik ved hjælp af simple numeriske algoritmer, der er afhængige af ufuldkomne antagelser om de involverede processer. Pritchard sagde, at selvom de kan hjælpe med at producere simuleringer, der strækker sig over et århundrede, der er nogle ufuldkommenheder, der begrænser deres anvendelighed, såsom at indikere støvregn i stedet for mere realistisk nedbør og helt mangler andre almindelige vejrmønstre.

Ifølge Pritchard, klimasamfundet er enige om fordelene ved high-fidelity-simuleringer, der understøtter en rig mangfoldighed af skysystemer i naturen.

"Men mangel på supercomputerkraft, eller den forkerte type, betyder, at dette stadig er langt væk, sagde han. I mellemtiden, feltet skal klare enorme fejlmargener på spørgsmål relateret til ændringer i fremtidig nedbør, og hvordan skyændringer vil forstærke eller modvirke global opvarmning fra drivhusgasemissioner."

Holdet ønskede at undersøge, om deep machine learning kunne give en effektiv, objektivt og datadrevet alternativ, der hurtigt kunne implementeres i mainstream klimaforudsigelser. Metoden er baseret på computeralgoritmer, der efterligner det menneskelige sinds tanke- og indlæringsevner.

De startede med at træne et dybt neuralt netværk til at forudsige resultaterne af tusindvis af små, todimensionelle, sky-opløsningsmodeller, da de interagerede med vejrmønstre i planetarisk skala i en fiktiv havverden.

Det nyunderviste program, døbt "The Cloud Brain, "fungerede frit i klimamodellen, ifølge forskerne, førte til stabile og nøjagtige flerårige simuleringer, der inkluderede realistiske nedbørsekstremiteter og tropiske bølger.

"Det neurale netværk lærte tilnærmelsesvis at repræsentere de fundamentale fysiske begrænsninger på den måde, skyer flytter varme og damp rundt på uden at blive eksplicit bedt om at gøre det, og arbejdet blev udført med en brøkdel af den processorkraft og tid, der kræves af den oprindelige cloud-modelleringstilgang, " sagde hovedforfatter Stephan Rasp, en LMU-doktorand i meteorologi, der begyndte at samarbejde med Pritchard om dette projekt som gæsteforsker ved UCI.

"Jeg er super begejstret for, at det kun tog tre simulerede måneders modeloutput at træne dette neurale netværk, " sagde Pritchard. "Du kan yde meget mere retfærdighed mod skyfysikken, hvis du kun behøver at simulere hundrede dages global atmosfære. Nu hvor vi ved, at det er muligt, det bliver interessant at se, hvordan denne tilgang klarer sig, når den implementeres på nogle virkelig rige træningsdata."

Forskerne har til hensigt at udføre opfølgende undersøgelser for at udvide deres metodologi til vanskeligere modelopsætninger, herunder realistisk geografi, og at forstå begrænsningerne ved maskinlæring til interpolation versus ekstrapolation ud over dets træningsdatasæt - et nøglespørgsmål for nogle klimaændringsapplikationer, som behandles i papiret.

"Vores undersøgelse viser et klart potentiale for datadrevne klima- og vejrmodeller, " sagde Pritchard. "Vi har set computersyn og naturlig sprogbehandling begynde at transformere andre videnskabsområder, såsom fysik, biologi og kemi. Det giver mening at anvende nogle af disse nye principper på klimavidenskab, hvilken, trods alt, er stærkt centreret om store datasæt, især i disse dage, hvor nye typer af globale modeller begynder at løse faktiske skyer og turbulens."

Pierre Gentine, lektor i jord- og miljøteknik ved Columbia University, deltog også i denne undersøgelse, som blev finansieret af det amerikanske energiministerium, NASA, National Science Foundation og German Research Foundation.

Om University of California, Irvine:Grundlagt i 1965, UCI er det yngste medlem af den prestigefyldte Association of American Universities. Campus har produceret tre nobelpristagere og er kendt for sin akademiske præstation, førende forskning, innovation og myresluger-maskot. Anført af kansler Howard Gillman, UCI har mere end 30, 000 studerende og tilbyder 192 uddannelser. Det er placeret i et af verdens sikreste og mest økonomisk livlige samfund og er Orange Countys næststørste arbejdsgiver, bidrager med 5 milliarder dollars årligt til den lokale økonomi. For mere om UCI, besøg http://www.uci.edu.