Исследователь: Климатические модели могут работать месяцами на суперкомпьютерах — но мой новый алгоритм может ускорить их в десять раз

Климатические модели — одни из самых сложных программных продуктов, когда-либо созданных, способные симулировать множество различных частей общей системы, таких как атмосфера или океан. Их разработка часто ведется сотнями ученых на протяжении десятилетий. Эти модели могут содержать более миллиона строк компьютерного кода. Неудивительно, что такие симуляции требуют много времени, часто несколько месяцев, а суперкомпьютеры, на которых они выполняются, потребляют огромное количество энергии. Однако новый алгоритм, разработанный автором, обещает сделать многие из этих симуляций в десять раз быстрее и в перспективе может стать важным инструментом в борьбе с изменением климата.

Одна из причин долгого времени моделирования — инерционность некоторых природных процессов. Яркий пример — океан, для циркуляции воды в котором от поверхности до глубины и обратно требуются тысячи лет. Чтобы начать моделирование климатических изменений, модель необходимо «раскрутить» (spin-up) — запустить из условий, близких к доиндустриальной эпохе, и дать ей стабилизироваться, пока она не перестанет изменяться. Этот процесс создания стабильного равновесия с минимальным «дрейфом» критически важен для точного моделирования антропогенного воздействия, но из-за медленных компонентов системы он может занимать несколько месяцев даже на мощных суперкомпьютерах, что считается одной из «главных проблем» в климатологии.

Новый алгоритм, описанный в журнале Science Advances, позволяет радикально сократить время «раскрутки» океана и других компонентов моделей климатической системы. В тестах на типичных моделях алгоритм оказался в среднем примерно в десять раз быстрее современных подходов, сокращая время с нескольких месяцев до одной недели. Это не только экономит время и энергию, но и позволяет ученым более эффективно калибровать модели по историческим данным, повышая их точность, а также выполнять симуляции с более высоким пространственным разрешением. Это критически важно для моделирования таких явлений, как повышение уровня моря, штормовые нагоны или интенсивность ураганов, многие аспекты которых проявляются в масштабах от десятков метров до нескольких километров.

Алгоритм основан на старой идее «ускорения последовательностей», восходящей к швейцарскому математику Леонарду Эйлеру и широко используемой, например, в химии для расчета структуры атомов. В 1960-х годах математик Д.Г. Андерсон из Гарварда предложил остроумный способ комбинировать несколько предыдущих результатов моделирования в один входной параметр, что позволяет достичь конечного решения с гораздо меньшим числом итераций. Разработка алгоритма — лишь первый шаг; ключевой задачей является его внедрение. Обещает то, что Метеорологическое бюро Великобритании и другие климатические центры уже начали его тестирование. Учитывая, что подготовка к следующему крупному отчету МГЭИК (IPCC), запланированному на 2029 год, уже началась в рамках международного проекта сравнения климатических моделей (Coupled Model Intercomparison Project), есть вероятность, что этот новый инструмент внесет свой вклад в будущие оценки климата.