Computação Científica aplicada as Ciências Espaciais e Atmosféricas
A Computação Científica desempenha um papel fundamental no avanço das Ciências Espaciais e Atmosféricas, fornecendo métodos, algoritmos e recursos computacionais para o desenvolvimento e a execução de modelos matemáticos capazes de representar fenômenos naturais complexos. A integração entre modelagem matemática, métodos numéricos, dados observacionais e simulações computacionais permite investigar processos físicos, compreender sua dinâmica e produzir previsões.
Nas Ciências Espaciais, essas técnicas são particularmente relevantes para a investigação do ambiente espacial terrestre, incluindo a modelagem da ionosfera, região da atmosfera superior cuja variabilidade influencia a propagação de ondas de rádio e o desempenho de sistemas de navegação e posicionamento por satélite. A simulação de sua dinâmica permite estimar a distribuição espacial e temporal da concentração de elétrons e produzir mapas de parâmetros como o Conteúdo Eletrônico Total (TEC), úteis tanto para pesquisas científicas quanto para aplicações tecnológicas.
No Brasil, a utilização de técnicas de Computação de Alto Desempenho na modelagem da ionosfera representou um avanço significativo na capacidade de simular e prever sua dinâmica em grandes regiões geográficas. O sistema utiliza um modelo matemático e subsistemas de acesso e interpolação de dados, sendo executado em um cluster heterogêneo de computadores em funcionamento na COESU.
O sistema é o único no Brasil que produz diariamente mapas de TEC da ionosfera, permitindo acompanhar sua distribuição espacial e evolução temporal. Os resultados para a América do Sul são disponibilizados no portal do Clima Espacial do INPE (https://www2.inpe.br/climaespacial/portal/tec-supim-previsao/). A ampliação da cobertura regional para o globo terrestre é possível, entretanto, aumenta significativamente os requisitos de processamento, memória e armazenamento.
- Tec Supim (Previsão)
- Imagem acima, à esquerda: Resultado do modelo em 3D. Imagem acima, à direita: Dados de concentração eletrônica do COSMIC. Imagem abaixo: Conteúdo eletrônico total (TEC) global.
Complementarmente, técnicas de Inteligência Artificial, especialmente aprendizado de máquina e aprendizado profundo, oferecem novas possibilidades para o estudo e a modelagem da dinâmica ionosférica, visando à realização de previsões diárias e sazonais e à análise de seu comportamento. Essas técnicas podem combinar séries históricas de observações do Conteúdo Eletrônico Total (TEC), medições de ionossondas e dados de satélites com informações sobre a atividade solar, as condições do meio interplanetário e as perturbações do campo geomagnético. A identificação de padrões e relações entre essas variáveis pode contribuir para aprimorar os modelos existentes, ampliar a compreensão dos processos que governam a variabilidade ionosférica e melhorar as previsões em diferentes horizontes temporais. A integração dessas abordagens à infraestrutura de Computação Científica permite explorar métodos complementares aos modelos físicos tradicionais, potencializando a análise de grandes volumes de dados observacionais.
Essa experiência evidencia a importância da Computação Científica para transformar modelos teóricos e dados observacionais em informações relevantes para a pesquisa do Clima Espacial terrestre. Sua aplicação envolve não apenas a execução de cálculos, mas também o desenvolvimento de algoritmos, a otimização de códigos, o processamento paralelo e a integração de dados em fluxos computacionais automatizados. Nas Ciências Espaciais e Atmosféricas, essa abordagem possibilita ampliar os domínios de simulação, melhorar a resolução dos modelos e produzir previsões mais abrangentes, contribuindo para o avanço do conhecimento científico e para o desenvolvimento de aplicações tecnológicas.