Crean la "Tierra Digital" mediante una de las simulaciones más complejas jamás realizadas

Los sistemas naturales y artificiales de la Tierra la convierten en un sistema sumamente complejo con diversos sistemas interconectados. Cada sistema, ya sea meteorológico, energético o humano, opera en diferentes escalas, o en múltiples escalas. Existe una gran cantidad de fenómenos, como la turbulencia microscópica en el océano, los patrones atmosféricos planetarios, las interacciones químicas, el transporte de energía y los procesos biológicos. Estas distintas escalas se influyen mutuamente, lo que complejiza la dinámica del planeta.

En el caso de la atmósfera, las simulaciones meteorológicas ejemplifican esta dificultad. La atmósfera es un sistema caótico donde pequeñas diferencias en las condiciones iniciales pueden causar grandes discrepancias en el pronóstico, lo que limita la capacidad de predecir el tiempo a largo plazo. Además, la atmósfera no es un sistema aislado e interactúa con otros sistemas como el agua, los océanos y los sistemas energéticos. Su simulación requiere modelos extremadamente complejos, difíciles de calcular.

Además, la alta resolución espacial exige un elevado coste computacional, y la ejecución de modelos de ultra alta resolución puede tardar semanas. Un avance significativo se produjo gracias a un equipo de investigadores del Instituto Max Planck, que realizó una simulación global de la Tierra con una resolución de 1 kilómetro. Esto requirió el uso de casi 30 000 GPU trabajando en paralelo. Gracias a ello, pudieron capturar fenómenos más pequeños y detallados que anteriormente no se podían simular debido a la falta de resolución y potencia computacional.

Meteorología y caos

Las simulaciones meteorológicas son extremadamente complejas debido a que la atmósfera comprende diversos fenómenos físicos que ocurren a múltiples escalas. Para representar todo esto, los modelos deben resolver ecuaciones no lineales de dinámica de fluidos, termodinámica, radiación y procesos químicos. Estas ecuaciones no tienen soluciones analíticas y requieren computadoras potentes para su resolución numérica.

El caos es un componente fundamental de la dificultad para realizar simulaciones meteorológicas, especialmente a largo plazo. Pequeñas incertidumbres en las condiciones iniciales pueden crecer, generando pronósticos completamente diferentes al cabo de unos días. Este comportamiento sensible, descrito por los sistemas caóticos, fue descubierto por el meteorólogo Edward Lorenz y se popularizó como el efecto mariposa.

¿Por qué necesitamos simulaciones más detalladas?

Cuanto mayor sea la resolución y menor la escala de la simulación, mayor será la potencia computacional necesaria para realizar las operaciones numéricas. Sin embargo, las simulaciones meteorológicas hiperlocales son esenciales porque algunos fenómenos atmosféricos ocurren a escalas muy pequeñas, a menudo inferiores a unos pocos kilómetros. Los modelos tradicionales, con resoluciones de decenas de kilómetros, no pueden captar estos fenómenos.

Para representar mejor la dinámica real del clima y predecir eventos extremos con antelación, es necesario aumentar la resolución espacial y temporal de los modelos. Esta necesidad es cada vez mayor, ya que la meteorología y el clima adquieren una importancia sin precedentes. El cambio climático está intensificando los eventos extremos, lo que hace imprescindibles las predicciones precisas. Los modelos hiperlocales permiten identificar riesgos específicos en una región determinada del planeta.

Gemelo digital de la Tierra

Investigadores del Instituto Max Planck presentaron recientemente un modelo meteorológico con resolución de kilómetros. La resolución por celda de la simulación presentada es de 1,25 kilómetros, lo que permite analizar prácticamente los fenómenos dentro de un área determinada. El modelo cubre toda la superficie terrestre y oceánica con aproximadamente 336 millones de celdas. Además, existen celdas atmosféricas sobre las celdas de la superficie, que suman un total de 672 millones.

Para realizar la simulación, los investigadores dividieron los procesos en dos tipos: rápidos y lentos. Los procesos rápidos incluyen los ciclos de la energía y del agua, que requieren resoluciones extremadamente altas, como 1,25 km. Los procesos lentos abarcan el ciclo del carbono y los cambios en la biosfera y la geoquímica oceánica, que evolucionan a lo largo de años o décadas. Uno de los avances de este trabajo fue la combinación de estos sistemas rápidos y lentos en un único modelo de alta resolución.

Potencia computacional

Sin embargo, realizar estas simulaciones no será tan accesible en un futuro próximo, ya que se llevó a cabo en una infraestructura computacional de gran capacidad. La simulación se realizó utilizando 8192 GPU en la supercomputadora ALPS y 20 480 GPU en JUPITER con chips NVIDIA GH200. El equipo combinó estratégicamente las CPU Grace con las GPU Hopper mediante nuevas técnicas de paralelización y distribución de operaciones.

Además, los investigadores lograron reducir a la mitad la complejidad del código, al tiempo que aumentaron el rendimiento y la portabilidad del sistema. Esto les permitió alcanzar una tasa de 145,7 días simulados por cada día real de computación. Con este nivel de eficiencia, es posible realizar estudios climáticos a largo plazo con una resolución nunca antes probada a esta escala.

Referencia de la noticia

Klocke et al. 2025 Computing the Full Earth System at 1 km Resolution Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis