ドローンやエアタクシーの都市気象予測の可能性を拓くGPUs

ドローンやエアタクシーの都市気象予測の可能性を拓くGPUsテクノロジー

NCARのFastEddy®モデルが、ダラスのダウンタウン上空で都市予測の能力を実証

都市における荷物の配達やタクシー、さらにはテイクアウトの未来は、混雑した道路の上空にあるかもしれません。

しかし、ピザ配達用のドローンがあなたの家の玄関先に安全に着陸するためには、これらの都市型航空機の運用者は、天候と建物の相互作用による乱気流の発生と、その結果としてのドローンやその他の小型航空機への影響を予測できる、極めて高解像度の予測が必要です。

これまでにも、都市部の建物周辺の複雑な空気の流れを捉えたシミュレーションを行うことはできましたが、このプロセスはスーパーコンピュータを使って数日から数週間かかるため、日々の天気予報に役立てるには時間がかかりすぎます。

今回、米国国立大気研究センター(NCAR)の研究者らは、GPU1コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサである。(Graphical Processing Unit)上で動作するように構築された新しいモデルが、都市部の大気の流れをストリートレベルで予測できる可能性があることを示しました。

このモデルは、より少ない計算資源で、ドローンなどの都市部の航空機のリアルタイム天気予報を可能にするタイムラインで動作します。

AGU Advances誌に掲載されたNCARチームの研究では、FastEddy®と呼ばれるマイクロスケールモデルを使用して、ダラスのダウンタウンの大気状態をシミュレーションしています。

本研究の主執筆者であり、モデルの主要開発者の一人であるNCARの科学者Domingo Muñoz-Esparza氏は、「GPUはここ数年で成熟してきており、モデリングを高速化するための多くの可能性を秘めています。GPUを最大限に活用するために、私たちはFastEddy®をゼロから構築しました。」と述べています。

本研究は、NCARのスポンサーである米国科学財団、アメリカ国防脅威削減局、Uber Elevate、およびNASAから資金提供を受けています。

本研究で使用されたシミュレーションは、NCAR-Wyoming Supercomputing CenterのCasperシステムで実行されました。

6倍の速さ:マイクロスケールの予報が実用化される

6倍の速さ:マイクロスケールの予報が実用化される

このFastEddy®モデルのアニメーションは、寒冷前線がダラスのダウンタウンを通過する際に、風向と風速がどのように変化するかを示しています。このような日々の天候の変化は、都市環境の中で配送用ドローンやエアタクシーを安全に運用する能力に大きな影響を与える可能性があります。©NCAR/Domingo Muñoz-Esparza

従来の天気予報は、10〜15km程度の解像度で実行されることが多く、それより小さいもの、つまり建物や道路など、都市の複雑な地形を直接捉えることはできません。

高解像度の気象モデルであっても、グリッドポイントの間隔は3〜4km(1.8〜2.5マイル)で実行されるため、街全体がほんの数ピクセルになってしまいます。

一方、FastEddy®モデルは、わずか5メートル(16フィート)の解像度で効率的に実行することができ、ビルの航跡や道路の峡谷で発生する渦巻き状の渦やその他の乱流の特徴を正確にシミュレートするのに十分な精度を備えています。

NCARのWRF-LES(Weather Research and Forecasting Large Eddy Simulations)モデリングシステムをはじめとする他のモデルでも、同様の高解像度シミュレーションを行うことができますが、使用するコンピューティングリソースが膨大になります。

これらの従来のシミュレーションは非常に詳細で、基礎研究には重要ですが、日々の予測には実用的ではありません。

WRF-LESをはじめとする同種のモデルは、中央演算処理装置と呼ばれる、より伝統的なコンピュータチップに依存しています。

CPUは、制御やロジック、機器の管理など、複数の作業をこなすことに優れていますが、高速な演算能力には限界があります。

一方、GPUはその逆。もともと3Dゲームのレンダリング用に開発されたGPUは、CPUに比べて処理能力は低いですが、高速な演算処理に特化しています。

GPUによる高速化の恩恵を受けるために、NCARや他のモデリング機関では、NCARの地球規模の気象モデルである「Model for Prediction Across Scales」をはじめとする既存のモデリングコードを、部分的にGPUを使用するように改修しています。

その結果、元のバージョンよりも効率的で高速な処理が可能になりますが、このようなハイブリッドなアプローチでは、CPUのボトルネックによる非効率性が常に残ってしまいます。

GPU アクセラレーションの利点を最大限に生かすには、モデルのすべての計算が GPU で実行されるようにモデルのコードを記述する必要があります。

FastEddy®は、NCARの科学者であるJeremy Sauer氏とDomingo Muñoz-Esparza氏が中心となって、これを実現するために一から書き上げたものです。

その結果、同等の消費電力であれば6倍の予測速度、同じ予測速度であれば8倍の消費電力のモデルが、同等のCPUモデルと比較して実現しました。

「マイクロスケールの予測をリアルタイムで行うには、GPUと同等の速度が必要です。」とMuñoz-Esparza氏は述べています。

風向きの変化:ビルの航跡の変化

Microscale simulation of downtown Dallas.

今回の研究では、FastEddy®を使用して、2018年に選択された50以上の気象シナリオについて、ダラスのダウンタウンの都市気象をシミュレーションしました。

その結果、都市キャノピーでの航空活動において、かなり粗い解像度の天気予報のみに頼ることの潜在的な危険性が確認されました。

例えば、太陽で暖められた地表の空気が上昇、冷却、再び下降を繰り返して垂直循環を起こす午後には、地上26メートル(85フィート)の都市キャノピーの風は、同じ高さの大規模な背景風の方向と一致する傾向があることがわかりました。

しかし、大気が安定している夜間や早朝には、都市キャノピーを通過する風は、大規模な背景風の方向とはずれてしまいます。

実際、ビルの後ろの航跡は、入ってくる天気の方向から時計回りに最大45度もずれることがあります。

今回のモデリングでは、都市キャノピー内の天候が季節ごとに平均してどのように変化するかが示されましたが、同じ月の中でも、また同じ24時間の中でも、個々の日に著しい変化が見られることもあり、平均値に頼るのではなく、リアルタイムの予測が重要であることがわかりました。

このような予測は、航空機のオペレーターが、目的を安全に達成できるかどうか、また、どの程度のバッテリー充電が必要かを判断するのに役立ちます。

Muñoz-Esparza氏によると、都市の上空で乱気流が発生すると、バッテリーの消耗が通常の3倍にもなり、航空機が都市で立ち往生してしまう可能性があるとのことです。

FastEddy®チームは、都市キャノピー内の乱流や風向きをモデル化する以外にも、エアタクシーから発生する音が都市内をどのように伝播するかをモデル化するなど、このモデルを他の用途にも応用しようとしています。

また、モデルをより詳細に、より物理的にすることにも取り組んでいます。

ダラスでの実験では、風速や風向き、気温などを含む3kmの解像度を持つ従来の気象モデルの出力を使って、モデルの実行を開始しました。

そしてFastEddy®は、これらの大規模な変数を、ミクロスケールの大気の流れをシミュレートするために小型化しました。

現在、FastEddy®チームは、湿潤力学と雲を追加してモデルの機能を拡張しており、これによりマイクロスケールの気象予測がさらに現実的になります。

さらに、FastEddy®の驚異的な効率性により、同じ期間にモデルを複数回実行することが可能になりました。

これはアンサンブル予報として知られる手法です。

これにより、科学者は予報の確実性(または不確実性)をより深く理解することができ、航空機の運航者に対してより堅固で信頼性の高いガイダンスを提供することができます。

「私たちは、将来的には完全な天気予報の可能性を持ちたいと考えていますが、それはマイクロスケールでの完全なものです。この種のGPUモデルに関わるのは、本当にエキサイティングなことです。非常に大きな可能性を秘めています。」と語っています。

 

 

タイトルとURLをコピーしました