HiDALGO2

HiDALGO2 wird anpassungsfähige Lösungen liefern, z.B. für die Verbesserung der Luftqualität, der Energieeffizienz und von erneuerbaren Energien. Dazu gehören auch Anwendungen für die Vorhersage der Ausbreitung von Waldbränden, sowie für meteorologische und hydrologische Vorhersagen. Ein weiteres Ziel ist die Beseitigung von Qualifikationsdefiziten und der verbesserte Wissensaustausch innerhalb der Nutzergemeinschaften.

Der Klimawandel ist schon lange ein unbestreitbares Phänomen, das inzwischen auf der ganzen Welt zu beobachten ist. Dessen Auswirkungen beeinflussen unser tägliches Leben und zunehmend unsere Lebensqualität. Einer der Hauptgründe für den Klimawandel ist der dynamische Wandel der Gesellschaften, der seit Jahrzehnten erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt hat. Aktuell werden die Folgen des Klimawandels in Form von heftigen Wetterphänomenen (z.B. gefährliche Stürme und starke Regenfälle) wahrgenommen.

Globale Herausforderungen wie der Klimawandel erfordern interdisziplinäres Fachwissen, um sie anzugehen. HiDALGO2 wird daher die Synergie zwischen Modellierung, Datenerfassung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung untersuchen. Das Projekt wird auch die Skalierbarkeit von Codes auf aktuellen und zukünftigen HPC- und KI-Infrastrukturen verbessern und Lösungen liefern, die Pre-Exascale-Systeme effektiv nutzen können.

In HiDALGO2 werden insbesondere fünf Anwendungsfälle untersucht:

• Luftqualität in städtischen Ballungsräumen
• Energieeffizienz von Gebäuden
• Erneuerbare Energiequellen
• Ausbreitung von Waldbränden
• Meteorologisch-hydrologische Vorhersagen

Eine Besonderheit von Simulationen in diesen Bereichen ist die numerische Strömungsanalyse mittels "Computational Fluid Dynamics" (CFD) - ein sehr rechenintensiver Ansatz. HiDALGO2 legt großen Wert auf die Skalierbarkeit seiner Lösungen. Die Optimierung der Software für ihre Infrastruktur (Co-Design) erfolgt mithilfe von geeigneten Benchmarking-Methoden und algorithmischen Optimierungsverfahren. Auf diese Weise lassen sich mit HPC-Systemen komplexe Strukturen mit einer Genauigkeit simulieren, die mit Cloud-Lösungen nicht erreicht werden kann. Wir bewerten die Qualität unserer Lösungen auch mittels Unsicherheitsanalysen, die im Modus von Ensemble-Läufen durchgeführt werden. Darüber hinaus trägt HiDALGO2 aktiv zur Entwicklung von Nutzergemeinschaften in der EU bei, indem es die Qualifikationslücke schließt und Wissen mit spezialisierten Arbeitsabläufen und Schulungsaktivitäten weitergibt.

In der ersten Projektphase war es das Ziel von HiDALGO, globale Herausforderungen mithilfe moderner HPC- und KI-Technologien anzugehen. Das Projekt befasste sich mit globalen Herausforderungen wie der Zwangsmigration, der Analyse sozialer Netzwerke, der städtischen Luftverschmutzung und der Ausbreitung von Pandemien, z.B. COVID-19. Dank HiDALGO wurde die Forschung in diesen Bereichen mit der Entwicklung von Simulationswerkzeugen für HPC, einschließlich hochskalierbarer agentenbasierter Simulationen, gefördert. Darüber hinaus wurde bei HiDALGO das Konzept "coupling" (dt. koppeln) angewandt, um unter anderem die Genauigkeit von Wettervorhersagen zu verbessern. Für diese Aufgaben wurden hybride Arbeitsabläufe realisiert, die HPC- und KI-Technologien kombinieren. Eine große Herausforderung in der ersten Phase von HiDALGO war die Einbindung und Zusammenführung von Expert:innen aus diversen Forschungsbereichen.

In der zweiten Phase von HiDALGO beschäftigt sich das Team mit der Bewältigung von globalen und ökologischen Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf drohende Probleme wie die Energiekrise in Europa. Zu diesem Zweck wird HiDALGO2 auf den Ergebnissen aus Phase 1 aufbauen und weiterhin die Anlaufstelle für relevante Interessengruppen im Ökosystem der globalen Herausforderungen in Europa sein.