Clementina XXI llegó al Servicio Meteorológico Nacional: la supercomputadora que llevará los pronósticos a otro nivel

La comunidad científica de Argentina celebra la puesta en marcha de la supercomputadora más grande del país, Clementina XXI. El equipo se instaló en el datacenter del Servicio Meteorológico Nacional (SMN), que fue remodelado especialmente para albergarla.

El SMN dispondrá de una parte de su capacidad de cómputo y los meteorólogos festejan porque podrán dar un paso enorme en el cálculo de los pronósticos.

Pero, ¿por qué? ¿Qué cosas se pueden hacer con tanta capacidad de cómputo? ¿Para qué sirve Clementina?

Pronósticos más precisos

Ya sabemos que un pronóstico es el cálculo de la evolución de las condiciones presentes en la atmósfera. Ahora bien, resolver de manera manual las ecuaciones que explican la física de la atmósfera es humanamente imposible en tiempos razonables. Y para eso se inventaron los modelos numéricos de simulación, que resuelven esos cálculos. Y las supercomputadoras, donde se ejecutan esos modelos.

Pero no todo es tan sencillo. “Lo que se hace es dividir el territorio en fracciones pequeñas, más o menos de 4 km (lo que se conoce como resolución), y para cada uno de esos fragmentos el modelo resuelve las ecuaciones", explica Maximiliano Sacco, licenciado en Ciencias de la Computación.

"Esto, computacionalmente, ya es muy costoso. Hablamos de más de 1 millón de fragmentos sólo a nivel de superficie. Si sumamos los fragmentos en altura, superan los 40 millones de puntos para calcular las ecuaciones para un momento determinado”, explica el especialista, que trabaja en la Dirección de Modelado de la Atmósfera y Sensores Remotos del SMN.

Pero hay un problema adicional. El famoso caos inmanente al sistema dinámico de la atmósfera, ese que dice que el aleteo de una mariposa en Japón puede producir un huracán en el caribe.

Para calcular el estado futuro hay que conocer el estado presente –o condiciones iniciales-. Y acá comienzan los desafíos. “En los sistemas caóticos, cualquier pequeñísimo error, como un decimal mal calculado en la condición inicial, evoluciona y puede crecer rápidamente. Esto, en una atmósfera inestable, puede dar lugar a pronósticos muy distintos”, explica Sacco.

Entonces aparece un concepto fundamental en meteorología: la incertidumbre. ¿Cuán seguros podemos estar de que un pronóstico se va a cumplir con absoluta precisión? Afortunadamente, existe una forma de cuantificar eso.

Son los ensambles. “Un ensamble de pronósticos es ejecutar varias veces el modelo, cambiando, por ejemplo, las condiciones iniciales mínimamente. Si la atmósfera está inestable, cada pronóstico -en este caso cada uno es un "miembro" del ensamble- dará resultados similares, pero distintos. Entonces, analizar la distancia entre ellos me permite cuantificar cuán seguro estoy del pronóstico. Los ensambles permiten tener una medida de la confianza en el pronóstico”, dice Sacco.

Así, por ejemplo, "si ejecuto 10 veces el modelo y 7 pronostican que lloverá, puedo decir que hay un 70% de probabilidad de lluvia”, remata Sacco.

Obviamente, para ejecutar tantas veces los modelos, se necesitan computadores superpotentes capaces de resolver miles de millones de cálculos por segundo. Y si bien el SMN ya contaba con un sistema de cómputo de alto desempeño, Clementina XXI llevará el cálculo a otro nivel.

Asimilación de datos

“El objetivo de la asimilación es mejorar la condición inicial de la que parte un pronóstico incorporando la mayor cantidad de observaciones del estado presente de la atmósfera”, explica Sacco.

Una buena manera de ilustrar de qué se trata, es pensar en aplicaciones de tránsito, como el Waze. Cuando indicamos a la aplicación a dónde queremos ir, ella nos sugiere un camino considerando la información de la que dispone en ese momento. De alguna manera, nos pronostica a qué hora llegaremos si seguimos diferentes rutas.

Pero puede pasar que durante el trayecto, nos sugiera un cambio de ruta. ¿Por qué sucede esto? Porque la aplicación asimiló nuevos datos sobre el tránsito y recalculó la ruta más conveniente para nosotros.

En modelos de pronóstico, esa asimilación significa incorporar nuevas observaciones a los cálculos del modelo, por ejemplo, los datos de radar o estaciones meteorológicas. Con esto se obtiene un análisis, que será a su vez una condición inicial para un nuevo pronóstico, con “errores saneados” gracias a la asimilación de datos.

Para hacer estos cálculos en tiempos operativos útiles, se necesita muchísima capacidad de cómputo. Y para eso, también, llegó Clementina XXI.