El Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo (Cordis) de la Unión Europea ha publicado un pack de resultados sobre 15 proyectos europeos que contribuyen al objetivo de construir un ecosistema de supercomputación y computación cuántica de categoría mundial en Europa, que acelere la investigación, impulse la competitividad y la innovación, y mejore la calidad de vida de la ciudadanía.
La Empresa Común Europea de Informática de Alto Rendimiento (EuroHPC) respalda un programa de investigación e innovación para desarrollar una cadena de suministro de supercomputación completa en la UE: desde procesadores y software hasta aplicaciones que se ejecutarán en esos superordenadores y conocimientos técnicos para desarrollar una sólida experiencia europea.
Entre los proyectos que han contribuido al liderazgo tecnológico y la autonomía digital de Europa, recogidos en el nuevo pack de resultados de Cordis, figuran Across y las iniciativas interrelacionadas Deep-Sea, IO-Sea y Red-Sea. Éstos abordan retos fundamentales para los sistemas de informática de alto rendimiento, como la necesidad de gestionar volúmenes de datos muy elevados y encontrar soluciones que ayuden a los superordenadores a procesar grandes conjuntos de datos de forma más eficiente y sostenible.
Por su parte, el proyecto Optima ha desarrollado aceleradores informáticos de hardware para aumentar el rendimiento de los sistemas de supercomputación, exaFOAM ofrece soluciones de software, mientras que las iniciativas Regale y Textarossa han trabajado en el aumento de la eficiencia energética de los sistemas de HPC. En cuanto a Heroes, ha reforzado los vínculos entre las comunidades de usuarios de HPC e inteligencia artificial.
El resto de los proyectos abordados por Cordis se han centrado en el apoyo a aplicaciones específicas en el campo de la medicina personalizada (Ligate), la modelización de la electrofisiología cardiaca (Microcard) y la modelización de dinámica de fluidos computacionalmente intensa (NextSim y Scalable).
Supercomputación para optimizar las previsiones meteorológicas
Las tareas que requieren un uso intensivo de datos, como las previsiones meteorológicas, dependen de flujos de trabajo con un gran volumen de cálculo. Las futuras innovaciones favorecidas por los superordenadores podrían verse frenadas por unos flujos de trabajo inadecuados, por lo que el proyecto eFlows4HPC ha desarrollado un conjunto de software que implementa flujos de trabajo de HPC de principio a fin bajo el liderazgo del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación.
Ha llevado a cabo un caso de uso centrado en la modelización del sistema terrestre para aumentar la eficacia de los modelos de predicción de los ciclones tropicales en el Pacífico Norte y mejorar los sistemas mundiales de alerta rápida, adaptación y mitigación. También ha desarrollado flujos de trabajo para priorizar el acceso a recursos de supercomputación conocidos como computación urgente con el fin de predecir el efecto de riesgos naturales, en concreto terremotos y tsunamis.
En la misma línea, el proyecto Maelstrom, coordinado por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio, ha creado nuevas herramientas de hardware y software para integrar el aprendizaje automático en la modelización del clima y mejorar así la capacidad de predecir fenómenos meteorológicos extremos.
En concreto, las aplicaciones desarrolladas son capaces de transformar los datos climáticos en predicciones más precisas mediante un mejor procesamiento de las observaciones, el posprocesamiento de los datos de los modelos y nuevas capacidades de previsión. El proyecto también ha profundizado en el conocimiento de los diseños de sistemas informáticos más eficientes para el aprendizaje automático en aplicaciones físicas.