Più della metà della popolazione degli Stati Uniti vive in contee o parrocchie costiere. Le comunità costiere lungo il Golfo del Messico sono tra le più densamente popolate, anche una regione in cui elevate concentrazioni di risorse energetiche l'hanno resa un hub nazionale per molti impianti di stoccaggio del carbonio su larga scala.

La vicinanza all'oceano sia delle comunità locali che delle infrastrutture energetiche rendono entrambe estremamente vulnerabili alle devastazioni che possono essere provocate dalle inondazioni e dai danni del vento dovuti a gravi eventi meteorologici nel Golfo, che aumentano sia in frequenza che in intensità con ogni stagione degli uragani.

Clint Dawson, professore presso il Dipartimento di ingegneria aerospaziale e meccanica ingegneristica (ASE/EM) e direttore del Computational Hydraulics Group presso l'Oden Institute for Computational Engineering and Sciences presso UT Austin, sta lavorando per rendere le previsioni delle mareggiate per gli uragani più accurate che mai. Grazie a una nuova sovvenzione del Dipartimento dell'Energia (DOE), Dawson guiderà un progetto di ricerca interdisciplinare per sviluppare un framework computazionale "gemello digitale" che colma il divario tra simulazioni multifisiche e scoperta della conoscenza attraverso le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), chiamato MuSiKAL.

In poche parole, un gemello digitale è una rappresentazione virtuale di un oggetto o sistema che copre il suo intero ciclo di vita attraverso regolari aggiornamenti dei dati in tempo reale forniti da sensori distribuiti nell'oggetto o nel sistema. Utilizzando simulazioni, apprendimento automatico e altre tecnologie decisionali, i gemelli digitali possono aiutare a prevedere prestazioni e comportamenti futuri.

Il team di Dawson ha modellato le previsioni delle mareggiate per due decenni, dall'uragano Katrina, Rita, Ike e Harvey alla più grande tempesta di questa stagione fino ad oggi, Uragano Ida. E l'esperto di mareggiate sarà il primo a dirti che ognuno porta il proprio insieme di caratteristiche uniche. Ma da ciascuno si possono ancora trarre lezioni che potrebbero informare le risposte future.

Attualmente, quando un modello di uragano è in esecuzione, le misurazioni vengono raccolte in luoghi molto discreti, lungo la costa e nell'oceano, ad esempio, ma questi punti non rappresentano tutti i punti in ogni regione che potrebbero essere interessati.

"Dobbiamo disporre di un modello che fornisca informazioni aggiuntive. Se disponiamo di tali dati da utilizzare, può informare meglio i modelli che stiamo attualmente eseguendo, " Ha detto Dawson. "E poi possiamo tornare indietro e confrontare i modelli con i dati per un'immagine più accurata".

I gemelli digitali sono già stati sviluppati per una varietà di situazioni, dalla moderna progettazione di aeromobili ai sistemi che assistono nella gestione di intere città. Nel contesto della modellazione meteorologica estrema, la tecnologia potrebbe consentire previsioni ancora più veloci del comportamento delle tempeste in tempo reale combinando le conoscenze sulle tempeste precedenti con l'aiuto di AI e ML.

"Questi modelli sono molto complessi e possono richiedere ore per simulare su un supercomputer. Se possiamo utilizzare l'apprendimento automatico basato su dati raccolti da precedenti uragani che sono molto simili, allora potremmo forse dare previsioni più veloci in tempo reale, " ha detto Dawson.

Attraverso il programma Advanced Scientific Computing Research (ASCR), il DOE supporterà un team collaborativo di scienziati sperimentali e computazionali dell'Università del Texas ad Austin, Università statale della Louisiana, l'Università di Notre Dame e il Pacific Northwest National Laboratory. Saranno guidati da Dawson insieme al collega professore ASE/EM e membro della facoltà dell'Oden Institute, Tan Bui Thanh.

Altri esperti di UT che partecipano includono Bridget Scanlon e Alexander Sun del Bureau of Economic Geology di UT e Dev Niyogi e Zong-Liang Yang della Jackson School of Geosciences.

Il DOE ha recentemente investito nello sviluppo di modelli del sistema Terra per la ricerca sul clima. Dawson ha detto che non vede l'ora di lavorare su una ricerca direttamente correlata alle previsioni climatiche.

"Penso che questo sarà un progetto innovativo, e si allinea bene con l'esperienza che abbiamo accumulato per 20 anni, " Ha detto Dawson. "Collegarsi con il Dipartimento dell'Energia per sviluppare proiezioni su più ampia scala di ciò che accadrà al settore energetico e alla società nel suo insieme a causa del clima futuro è molto eccitante".

Il fondo del Dipartimento dell'Energia per l'infrastruttura integrata di calcolo e dati per la ricerca scientifica fornirà complessivamente 5,2 milioni di dollari al progetto, mentre UT Austin riceverà 3 milioni di dollari.