Klimaat & energie › Klimaat-AI & biosfeersimulaties
Spaanse weerdienst AEMET krijgt nieuwe supercomputer voor 31 miljoen euro
De Spaanse meteorologische dienst AEMET laat zijn computerinfrastructuur voor weer- en klimaatvoorspellingen vernieuwen door het Franse techbedrijf Bull. Het project kost 31 miljoen euro, duurt vier jaar en moet niet alleen sneller maar ook energiezuiniger rekenen mogelijk maken.
Weersvoorspellingen worden gemaakt met enorme hoeveelheden rekenwerk. Computers verwerken metingen van satellieten, weerballonnen en grondstations tot een model van de atmosfeer, en berekenen daarmee hoe het weer zich de komende dagen ontwikkelt. Hoe krachtiger de computer, hoe gedetailleerder en betrouwbaarder die voorspelling kan zijn. AEMET, de Spaanse tegenhanger van het KNMI, heeft daarom een nieuw contract gesloten met Bull, een dochterbedrijf van het Franse IT-concern Atos dat gespecialiseerd is in hoogprestatie-computing.
Meer snelheid voor weer- en klimaatmodellen
Bull gaat de komende vier jaar hardware, software en 24/7-monitoring leveren voor een volledig nieuwe supercomputeromgeving. Die wordt verspreid over twee locaties in de regio Madrid, zodat uitval op één plek de dienstverlening niet platlegt. Volgens Bull levert de nieuwe infrastructuur een prestatiewinst van 10 procent op ten opzichte van de huidige systemen. Dat extra rekenvermogen moet vooral gebruikt worden voor numerieke weersvoorspelling en klimaatanalyse, maar opent ook de deur naar nieuwe toepassingen op basis van kunstmatige intelligentie. Meteorologische diensten wereldwijd experimenteren steeds vaker met AI-weersvoorspellingsmodellen die, getraind op decennia aan historische data, in seconden voorspellingen kunnen genereren waar traditionele fysische modellen uren rekentijd voor nodig hebben.
Energiezuinig ondanks meer rekenkracht
Supercomputers slurpen stroom, en dat wordt met het groeiende gebruik van AI een steeds groter probleem voor datacenters overal ter wereld. Bull benadrukt daarom dat energie-efficiëntie een even grote prioriteit is als snelheid. Het bedrijf zet zijn eigen beheersoftware Smart Management Center Suite in om het energieverbruik van de nieuwe infrastructuur te optimaliseren. Doel is om de Power Usage Effectiveness (PUE) van AEMET, die al relatief goed scoort, verder te verbeteren. Die maatstaf geeft aan hoeveel energie een datacenter in totaal verbruikt ten opzichte van wat er daadwerkelijk naar de rekenchips gaat.
Voortzetting van een langlopende samenwerking
Bull en AEMET werken al sinds 2015 samen aan de Spaanse weerinfrastructuur. Volgens Alicia López Rejas, uitvoerend directeur van AEMET, is de nieuwe stap een strategische mijlpaal die de dienst helpt voorop te blijven lopen tussen Europese meteorologische instituten. Bruno Lecointe, hoofd van de afdeling HPC, AI en kwantumcomputing bij Bull, wijst erop dat miljoenen weermetingen dagelijks worden omgezet in voorspellingen waarop burgers, overheden, onderzoekers en bedrijven vertrouwen. Nu het klimaat verandert en extreme weersomstandigheden vaker voorkomen, groeit de druk op meteorologische diensten om sneller en preciezer te kunnen voorspellen. Een krachtigere en tegelijk zuinigere supercomputer moet AEMET daarbij helpen, terwijl de investering ook laat zien hoe nauw traditionele weersvoorspelling en moderne AI-technologie inmiddels met elkaar verweven zijn.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Krachtigere en efficiëntere supercomputers stellen meteorologische diensten in staat om weer en klimaat steeds preciezer te modelleren, juist nu extreme weersomstandigheden vaker voorkomen. De combinatie van traditionele fysische modellen met AI-technieken kan voorspellingen sneller en gedetailleerder maken, wat direct bijdraagt aan betere waarschuwingen voor burgers en bedrijven.
- Hoogprestatie-computing (HPC)
- Het gebruik van supercomputers en clusters van rekenkracht om extreem complexe berekeningen uit te voeren, zoals het simuleren van de atmosfeer.
- Numerieke weersvoorspelling
- Het berekenen van toekomstig weer aan de hand van wiskundige modellen van de atmosfeer, gevoed met actuele metingen.
- AI-weersvoorspellingsmodel
- Een voorspellingsmodel dat met kunstmatige intelligentie is getraind op historische weerdata, en daardoor sneller voorspellingen kan genereren dan klassieke fysische modellen.
- Power Usage Effectiveness (PUE)
- Een maatstaf die aangeeft hoe efficiënt een datacenter energie gebruikt: het totale stroomverbruik gedeeld door het deel dat daadwerkelijk naar de computerapparatuur gaat.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.