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¿Puede la física superar a los terremotos?

El nuevo solucionador puede usarse como una herramienta para ayudar a los científicos en la ardua tarea de pronosticar terremotos a largo plazo.

Falla de San Andreas y límites de placas

La falla de San Andreas (líneas rojas) y los otros límites de la placa (líneas verdes). / Foto: Universidad de Tokio

EurekAlert | DOE/OAK RIDGE NATIONAL LABORATORY

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Cada año, entre cientos y decenas de miles de muertes se atribuyen a los efectos catastróficos de los grandes terremotos. Además del temblor del suelo, los riesgos de terremotos incluyen deslizamientos de tierra, rupturas de presas, inundaciones y cosas peores: si el fondo del mar se desplaza repentinamente durante un terremoto, puede provocar un tsunami mortal.

Aunque los terremotos no pueden prevenirse, los procesos que involucran las placas tectónicas de la Tierra, que forman su corteza y el manto superior, pueden proporcionar a los científicos pistas sobre los posibles efectos de estos desastres inminentes antes de que lleguen.

Un equipo dirigido por el profesor Tsuyoshi Ichimura en el Instituto de Investigación de Terremotos (ERI) de la Universidad de Tokio (UTokyo) está estudiando la deformación de las placas tectónicas para ayudar a la predicción basada en la física de desastres naturales como los terremotos. Específicamente, el equipo está simulando un límite de placa tectónica que se extiende desde Vancouver, Columbia Británica, hasta el norte de California. En este límite, llamado la Zona de Subducción de Cascadia, las placas costeras Explorer, Juan de Fuca y Gorda se mueven hacia el este y se mueven debajo de la Placa de América del Norte, un proceso conocido como subducción que puede desencadenar terremotos de gran magnitud y actividad volcánica.

El equipo recientemente extendió y optimizó uno de sus códigos científicos para la supercomputadora más potente e inteligente del mundo para la ciencia abierta, la Cumbre IBM AC922 en el Centro de Computación de Liderazgo de Oak Ridge (OLCF), un usuario de la Oficina de Ciencia del Departamento de Energía de los Estados Unidos (DOE) Instalación ubicada en el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL) del DOE.

Al transformar el elemento FIJO no estructurado solucionador implícito con código de grosor de cuadrícula estructurada (UNICORN, por sus abreviatura en inglés) en un algoritmo similar a la inteligencia artificial (IA), el equipo ejecutó UNICORN en 416 petaflops y obtuvo una velocidad de 75 veces desde un estado anterior de solucionador de arte al aprovechar al máximo el poder de los núcleos tensoriales en las GPU Volta de Summit. Los núcleos tensoriales son unidades de procesamiento especializadas que realizan rápidamente multiplicaciones y adiciones de matrices utilizando cálculos de precisión mixtos.

"Los núcleos tensoriales no están disponibles para cualquier tipo de cálculo", dijo Kohei Fujita, profesor asistente de ERI. "Por esta razón, tuvimos que alinear todos nuestros patrones de acceso a datos y patrones de multiplicación para adaptarlos". Los patrones de acceso a datos determinan cómo un programa de software accede a los datos en la memoria y se pueden organizar de manera más eficiente para explotar una arquitectura de computadora en particular.

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Usando UNICORN, el equipo de UTokyo simuló un área de 1,944 km × 2,646 km × 480 km en la zona de subducción de Cascadia para ver cómo se deforma la placa tectónica debido a un fenómeno llamado "deslizamiento por falla", un cambio repentino que ocurre en la placa Perímetro.

El equipo dijo que el nuevo solucionador puede usarse como una herramienta para ayudar a los científicos en la ardua tarea de pronosticar terremotos a largo plazo, un objetivo que, cuando se cumple, podría conducir a la predicción de terremotos y la mitigación de desastres.

Anteriormente, el equipo demostró un enfoque general para presentar la IA a las aplicaciones científicas en la inteligencia artificial y el código de inteligencia artificial y computación de precisión, o MOTHRA, un logro que les valió una nominación finalista de la Asociación de Maquinaria de Computación Gordon Bell el año pasado.

"Para UNICORN, optimizamos el código específicamente para Summit", dijo el estudiante de doctorado ERI Takuma Yamaguchi. "El nuevo hardware con algunas características específicas a veces requiere implementaciones sofisticadas para lograr un mejor rendimiento".

UNICORN realiza cálculos más densos, lo que le permite aprovechar al máximo la arquitectura única de Summit, que cuenta con 9.216 CPU IBM POWER9 y 27.648 GPU NVIDIA Volta. La parte del código más costosa desde el punto de vista informático se ejecutó a 1.1 exaflops con precisión mixta, una tarea importante para un código que se basa en ecuaciones en lugar de cálculos de aprendizaje profundo. (Los códigos basados en este último son inherentemente óptimos para sistemas como Summit).

Para futuros problemas de terremotos, el equipo necesitará aplicar UNICORN para analizar las respuestas de la corteza terrestre y el manto a un deslizamiento de falla con el tiempo. Esto requerirá miles de simulaciones y luego cientos o miles de iteraciones adicionales para comparar los resultados con los terremotos del mundo real.

"Para alcanzar nuestras metas de pronóstico de terremotos, tendremos que hacer muchas simulaciones de deformación de la corteza y luego comparar nuestros resultados con los registros observados de terremotos pasados", dijo Ichimura.

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