El archivo climático de 100 PB de la NASA se traslada a un superordenador suizo

ETH Zurich ha copiado aproximadamente 100 petabytes de datos abiertos de la NASA —unos 6 000 millones de archivos— al Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) en Lugano, situando un vasto archivo climático de la Tierra junto a uno de los superordenadores más potentes del mundo, Alps.

La transferencia tomó alrededor de un año. El archivo incluye observaciones de larga duración del sistema climático de la Tierra, incluidos datos sobre concentraciones de gases de efecto invernadero, cobertura de nubes, precipitación, capas de hielo y otros procesos atmosféricos y oceánicos. Los investigadores también planean copiar grandes conjuntos de datos de la US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

El objetivo principal del proyecto es usar los datos para entrenar modelos de IA que puedan predecir el tiempo, el cambio climático y desastres naturales. Según los investigadores, los modelos de aprendizaje automático más recientes ya pueden producir algunos pronósticos mucho más rápido que los sistemas tradicionales basados en ecuaciones físicas.

Por ejemplo, en lugar de tardar horas en calcular un pronóstico meteorológico global con varios días de antelación, los modelos de IA pueden realizar una tarea similar en alrededor de un minuto. Eso podría acelerar las alertas ante eventos peligrosos, incluidas inundaciones, tormentas y sequías que afectan a la agricultura y a los sistemas energéticos.

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El traslado de los datos también está vinculado a la preocupación por la reducción de la financiación estadounidense para la investigación climática. Los investigadores de ETH Zurich dijeron que todo el material copiado estaba disponible públicamente y no era secreto, pero aun así querían una copia adicional porque la infraestructura científica depende de decisiones políticas a largo plazo.

El archivo de la NASA ahora se encuentra junto a Alps, donde los investigadores esperan combinar el registro de observaciones con capacidad de cálculo a gran escala para descubrir patrones climáticos que antes eran difíciles de detectar.