| 高端計算在美國國家航空航天局的許多任務中發揮著至關重要的作用，推動著我們對宇宙--從我們自己的星球到最遙遠的角落--認識的進步。 超級計算機為廣泛的研究提供動力，包括研究太陽活動及其對地球上的技術和生命的影響，為突破性的天氣和氣候科學開發基于人工智能的模型，以及重新設計阿耳特彌斯二號發射臺以安全地將宇航員送入太空。 這些舉措只是美國國家航空航天局在高性能計算、網絡、存儲和分析國際會議（SC24）上重點介紹的創新成果的一小部分。 美國國家航空航天局科學任務局副局長尼古拉-福克斯（Nicola"Nicky"Fox）博士于11月19日發表了題為"美國國家航空航天局的高影響力科學與探索愿景"的主旨演講。 在演講中，她探討了NASA如何利用超級計算為科學、探索和人類帶來益處。 下面是美國國家航空航天局（NASA）在會議上展示的一些令人興奮的工作： 阿耳特彌斯一號發射模擬顯示了太空發射系統火箭的尾流如何與空氣、水和發射臺相互作用。 表面的顏色表示壓力水平--紅色表示高壓，藍色表示低壓。 茶色等值線表示有水的地方。 資料來源：NASA/Chris DeGrendele、Timothy Sandstrom 1. 模擬幫助重新設計阿爾忒彌斯發射環境 美國國家航空航天局艾姆斯分局的研究人員正在幫助確保宇航員在阿耳特彌斯 II 試驗飛行中安全發射，這是太空發射系統（SLS）火箭和獵戶座飛船的首次載人飛行任務，計劃于 2025 年進行。 利用發射上升和飛行器空氣動力學軟件，他們模擬了火箭羽流與阿耳忒彌斯一號發射期間使用的水基聲音抑制系統之間復雜的相互作用，這導致在火箭升空前支撐火箭的移動發射平臺受損。 對啟動和未啟動水系統的模擬進行比較后發現，聲音抑制系統能有效減少壓力波，但廢氣會使水轉向，導致壓力顯著增加。 模擬在位于艾姆斯的美國宇航局高級超級計算設施的艾特肯超級計算機上運行，產生了約400兆兆字節的數據。 這些數據被提供給了位于佛羅里達州肯尼迪航天中心的美國宇航局航空工程師，他們正在重新設計火焰導流板和移動發射器，用于阿耳特彌斯II的發射。
在這張飛機設計對比圖中，左翼是飛機的初始幾何形狀，右翼則是優化后的形狀。 表面按飛機上的氣壓著色，橙色表面代表氣流中的沖擊波。 右翼上的優化設計模型比原來的阻力減少了 4%，從而提高了燃油效率。 資料來源：美國國家航空航天局/布蘭登-羅威 2. 優化飛機設計以提高燃油效率 為了幫助提高商業飛行的效率和可持續性，位于加利福尼亞州硅谷的美國國家航空航天局艾姆斯研究中心的研究人員和工程師們正在努力改進飛機設計，通過微調機翼、機身和其他飛機結構部件的形狀來減少空氣阻力或阻力。 這些改變將降低飛行所需的能量，減少所需的燃料量，減少排放，提高飛機的整體性能，并有助于降低機場周圍的噪音水平。 研究人員正在利用美國國家航空航天局在艾姆斯開發的發射、上升和飛行器空氣動力學計算建模軟件，利用該局超級計算機的強大功能運行數百次模擬，探索現有飛機和未來飛行器概念的各種設計可能性。 他們的工作表明，現有商用飛機設計的阻力有可能減少 4%，從而在實際應用中節省大量燃料。
利用美國宇航局費米太空望遠鏡的數據，在美國宇航局艾特肯超級計算機上運行的脈沖星磁層三維模擬。 紅色箭頭表示恒星磁場的方向。 藍色線條追蹤高能粒子，產生的伽馬射線為黃色。 綠線代表撞擊觀察者平面的光粒子，說明費米如何探測脈沖星伽馬射線。 資料來源：美國國家航空航天局/康斯坦丁諾斯-卡拉波塔拉科斯 3. 模擬和人工智能揭示中子星的迷人世界 為了探索中子星內部的極端條件，位于馬里蘭州格林貝爾特的美國國家航空航天局戈達德太空飛行中心的研究人員正在利用模擬、觀測和人工智能相結合的方法來揭開這些非同尋常的宇宙天體的神秘面紗。 中子星是恒星爆炸后的死亡內核，是宇宙中密度最大的天體。 在NASA高級超級計算設施的超級計算機上運行的尖端模擬有助于解釋NASA的費米伽馬射線太空望遠鏡和中子星內部成分探測器（NICER）觀測站觀測到的現象。 這些現象包括被稱為脈沖星的快速旋轉、高度磁化的中子星，其詳細的物理機制自發現以來一直是個謎。 通過應用深度神經網絡等人工智能工具，科學家們可以從 NICER 和費米天文臺獲得的數據中推斷出恒星的質量、半徑、磁場結構和其他特性。 這些前所未有的模擬結果將指導對黑洞和其他太空環境的類似研究，并在塑造未來科學太空任務和任務概念方面發揮關鍵作用。
這幅可視化圖片比較了MERRA-2再分析數據（左）與NASA和IBM的Prithvi WxC基礎模型（右）在沒有特定訓練的情況下預測的4級颶風艾達的路徑。 兩個模型均于 2021-08-27 00 UTC 初始化。 資料來源：阿拉巴馬大學亨茨維爾分校/Ankur Kumar；美國國家航空航天局/Sujit Roy 4. 將人工智能應用于天氣和氣候 傳統的天氣和氣候模型是通過求解地球大氣層和海洋中數百萬個小區域（網格框）的數學方程來產生全球和區域結果的。 美國國家航空航天局及其合作伙伴目前正在探索更新的方法，利用人工智能（AI）技術來訓練基礎模型。 基礎模型是利用大型、無標記的數據集開發的，因此研究人員可以針對不同的應用對結果進行微調，例如創建預測或預測天氣模式或氣候變化，只需最少的額外培訓即可獨立完成。 美國國家航空航天局（NASA）與IBM研究院合作開發了開源、公開可用Prithvi天氣-氣候基礎模型（Prithvi WxC）。 Prithvi WxC 是在 NASA 高級超級計算設施的最新 NVIDIA A100 GPU 上使用 NASA 現代研究和應用回顧分析 (MERRA-2) 數據集的 160 個變量進行預訓練的。 Prithvi WxC擁有23億個參數，能夠以高分辨率模擬各種天氣和氣候現象，如颶風路徑。 其應用包括有針對性的天氣預測和氣候預測，以及表現重力波等物理過程。
來自三維模擬的圖像，顯示太陽上層氣流的演變，紅色顯示的是最劇烈的運動。 這些湍流可以產生磁場，激發聲波、沖擊波和爆發。 圖片來源：NASA/Irina Kitiashvili 和 Timothy A. Sandstrom 5. 太陽活動建模--從微觀到宏觀 太陽活動會產生太陽耀斑和日冕物質拋射等事件，影響空間環境并造成空間天氣干擾，從而干擾地球上的衛星電子設備、無線電通信、全球定位系統信號和電網。 美國國家航空航天局艾姆斯分局的科學家們制作了高度逼真的三維模型，首次讓他們能夠從非常小的尺度到非常大的尺度來研究太陽等離子體的物理特性。 這些模型有助于解釋來自美國國家航空航天局（NASA） 太陽動力學天文臺（SDO）等航天器的觀測數據。 科學家們在NASA高級超級計算設施的超級計算機上使用NASA的StellarBox代碼，提高了我們對太陽噴流和龍卷風--太陽大氣中極熱、帶電等離子體的爆發--起源的理解。 這些模型使科學界能夠解決有關太陽磁活動及其如何影響空間天氣的長期問題。
這幅全球地圖是動畫中的一幀，展示了 2020 年 1 月至 3 月期間風的模式和大氣環流如何使二氧化碳穿過地球大氣層。 DYAMOND 模型的高分辨率顯示了二氧化碳排放的獨特來源，以及它們如何在各大洲和海洋中擴散。 圖片來源：NASA/科學可視化工作室 6. 科學可視化使 NASA 數據易于理解 美國國家航空航天局（NASA）的模擬和觀測會產生數以 PB 計的數據，而這些數據的原始形式很難理解。 位于美國宇航局戈達德分部的科學可視化工作室（SVS）通過與科學家密切合作，創建電影般的高保真可視化效果，將數據轉化為洞察力。 這些 SVS 作品的關鍵基礎設施包括位于戈達德的 NASA 氣候模擬中心的 Discover 超級計算機，該計算機可進行各種模擬，并提供數據分析和圖像渲染功能。 最近的數據驅動可視化顯示了利用多尺度大氣-太空環境（MAGE）模型從太陽射出的日冕物質撞擊地球磁層的情況；在非靜水域大氣環流模型（DYAMOND）模型中環繞地球的全球二氧化碳排放情況；以及利用厄爾尼諾-南方濤動（ENSO）模型對拉尼娜和厄爾尼諾天氣模式的描述。 編譯自/ScitechDaily |
