Entwicklung eines innovativen, extrem hochaufgelösten globalen Klimamodells (WarmWorld)
Termin:
15.09.2023
Fördergeber:
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Es sollen Forschungs- und Entwicklungsprojekte gefördert werden, die dem dargestellten Zuwendungszweck entsprechen. Ziel der Fördermaßnahme ist die (Weiter-)Entwicklung eines neuen hochaufgelösten, globalen Klimamodells (ICON). Daten und Ergebnisse, die im Rahmen der Fördermaßnahme erhoben, generiert und aufbereitet werden, sollen frei verfügbar gemacht werden, z. B. in Form von offenen Datenbanken oder vergleichbaren Datenzugängen.
Die Struktur des ,,WarmWorld"-Konzepts wurde im Rahmen eines mehrjährigen Abstimmungsprozesses und einer internationalen Begutachtung festgelegt. Diese Struktur baut auf dem bestehenden Entwicklungsstand bzgl. der zentralen Modellkomponenten sowie der Daten und HPC-Infrastruktur auf. ,,WarmWorld" greift insbesondere auf die Ergebnisse der erfolgreichen BMBF-Fördermaßnahme ,,HD(CP)2" zur Modellierung von Wolken- und Niederschlagsprozessen zurück, einschließlich des darin weiterentwickelten, konvektionsauflösenden Atmosphärenmodells ICON.
,,WarmWorld" ist aufgeteilt in einen festen Konsortialteil, der aus zentralen Einrichtungen mit unverzichtbarer Expertise und Infrastruktur besteht (Module 1 bis 3), und einem Modul 4 (,,Smarter"), in den neuen, innovativen Methoden der angewandten Mathematik und der Informatik zur Verbesserung des Workflows und der Modellperformance ent¬wickelt, getestet und implementiert werden sollen.
Die vorliegende Bekanntmachung ruft ausschließlich zu Projektvorschlägen für das Modul 4 auf.
Modul 4: ,,Smarter":
Durch die Bekanntmachung sollen gezielt Bereiche der angewandten Mathematik und der Informatik angesprochen werden, die die Leistung (Durchsatz) des ,,WarmWorld"-Modellsystems verbessern, Arbeitsabläufe beschleunigen und gleichzeitig die Verringerung der Simulationsqualität so gering wie möglich halten. Dabei sollen auch Methoden des maschinellen Lernens angewendet werden.
Die Bekanntmachung erstreckt sich über verschiedene Themenfelder, die mit den drei Modulen des Konsortialteils verzahnt sind:
I. Forschungsfragen zu Modul 1 ,,Better"
- Entwicklung grundlegender Algorithmen (auch unter Einbeziehung von Ansätzen des maschinellen Lernens) zur Verbesserung des Rechendurchsatzes ohne nennenswerte Einbußen bei der Simulationsqualität.
- Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zur Beschleunigung und Verbesserung der Darstellung von physikalischen Prozessen, die die Modellrechenleistung einschränken, insbesondere Massentransport, Strahlungstransport, mikrophysikalische Wolkenprozesse, Meereis und turbulente Mischungsprozesse.
- Laufzeitoptimierung des HPC-Codes insbesondere unter den Aspekten ,,Code-Portabilität" und ,,Performance Portabilität".
- Performance Engineering: Strukturierte Untersuchungen von Laufzeit-,,Hotspots" (Laufzeit-Engpässen) mit entsprechender Performance Modellierung; dabei sollen mittels Modellierung zielgerichtet aus möglichen ,,Domain Specific Language" (DSL)-Ansätzen nicht nur ,,portable" sondern auch Hardware-effiziente Codes erzeugt werden.
- Optimierung (bestehender Algorithmen und Implementierungen) und Entwicklung von Algorithmen auf der Grundlage von ,,Performance Engineering" und ,,Code-Refactoring".
II. Forschungsfragen zu Modul 2 ,,Faster"
- Entwicklung neuer Raum-Zeit-Diskretisierungsmethoden, die an grobe Strömungen und Anwendungen mit begrenzter Speicherbandbreite angepasst sind.
- Entwicklung von neuen (alternativen) Konzepten zur Diskretisierung in Raum und Zeit, mit dem Potential, mittelfristig auf massiv-parallelen Plattformen eine verbesserte numerische Performance zu liefern (z. B. aktuelle ,,Discontinuous Galerkin"- oder ,,Lattice Boltzmann"-Verfahren hoher Ordnung).
- Entwicklung von Methoden zur Fehlerdiagnose, automatischen Abstimmung und Online-Korrektur von Verzerrungen, die für exascale-Anwendungen geeignet sind.
III. Forschungsfragen zu Modul 3 ,,Easier"
- Entwicklung von Methoden, einschließlich des maschinellen Lernens, die eine Analyse auf der Grundlage spärlicher (komprimierter) Darstellungen von Zustandsvektor-Trajektorien ermöglichen sowie eine Erweiterung der klassischen Input-Output (IO)-Methoden, um den Analyse-Workflow, d. h. die anschließende Nachbearbeitung der Modellausgabe, zu berücksichtigen.
- Online-Diagnostik: Entwicklung von Analysemethoden (,,one-pass") für Abweichungen zwischen Modelloutput und Beobachtungen (Inkonsistenzen) sowie für Synthese von Modell- und Beobachtungsdaten (z. B. zur Detektion von Hot-Spot-Regionen sowie von Telekonnektionen).
- Verbesserung der IO-Kapazitäten durch klassische IO-Optimierung oder (lernbasierte) Datenreduktionstechniken.
Antragsberechtigt sind Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft und gesellschaftliche Organisationen (z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände). Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen) beziehungsweise einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Stiftungen, Vereine und Verbände), in Deutschland verlangt.
Das Antragsverfahren ist zweistufig angelegt.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2023/02/2023-02-10-Bekanntmachung-WarmWorld.html
Die Struktur des ,,WarmWorld"-Konzepts wurde im Rahmen eines mehrjährigen Abstimmungsprozesses und einer internationalen Begutachtung festgelegt. Diese Struktur baut auf dem bestehenden Entwicklungsstand bzgl. der zentralen Modellkomponenten sowie der Daten und HPC-Infrastruktur auf. ,,WarmWorld" greift insbesondere auf die Ergebnisse der erfolgreichen BMBF-Fördermaßnahme ,,HD(CP)2" zur Modellierung von Wolken- und Niederschlagsprozessen zurück, einschließlich des darin weiterentwickelten, konvektionsauflösenden Atmosphärenmodells ICON.
,,WarmWorld" ist aufgeteilt in einen festen Konsortialteil, der aus zentralen Einrichtungen mit unverzichtbarer Expertise und Infrastruktur besteht (Module 1 bis 3), und einem Modul 4 (,,Smarter"), in den neuen, innovativen Methoden der angewandten Mathematik und der Informatik zur Verbesserung des Workflows und der Modellperformance ent¬wickelt, getestet und implementiert werden sollen.
Die vorliegende Bekanntmachung ruft ausschließlich zu Projektvorschlägen für das Modul 4 auf.
Modul 4: ,,Smarter":
Durch die Bekanntmachung sollen gezielt Bereiche der angewandten Mathematik und der Informatik angesprochen werden, die die Leistung (Durchsatz) des ,,WarmWorld"-Modellsystems verbessern, Arbeitsabläufe beschleunigen und gleichzeitig die Verringerung der Simulationsqualität so gering wie möglich halten. Dabei sollen auch Methoden des maschinellen Lernens angewendet werden.
Die Bekanntmachung erstreckt sich über verschiedene Themenfelder, die mit den drei Modulen des Konsortialteils verzahnt sind:
I. Forschungsfragen zu Modul 1 ,,Better"
- Entwicklung grundlegender Algorithmen (auch unter Einbeziehung von Ansätzen des maschinellen Lernens) zur Verbesserung des Rechendurchsatzes ohne nennenswerte Einbußen bei der Simulationsqualität.
- Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zur Beschleunigung und Verbesserung der Darstellung von physikalischen Prozessen, die die Modellrechenleistung einschränken, insbesondere Massentransport, Strahlungstransport, mikrophysikalische Wolkenprozesse, Meereis und turbulente Mischungsprozesse.
- Laufzeitoptimierung des HPC-Codes insbesondere unter den Aspekten ,,Code-Portabilität" und ,,Performance Portabilität".
- Performance Engineering: Strukturierte Untersuchungen von Laufzeit-,,Hotspots" (Laufzeit-Engpässen) mit entsprechender Performance Modellierung; dabei sollen mittels Modellierung zielgerichtet aus möglichen ,,Domain Specific Language" (DSL)-Ansätzen nicht nur ,,portable" sondern auch Hardware-effiziente Codes erzeugt werden.
- Optimierung (bestehender Algorithmen und Implementierungen) und Entwicklung von Algorithmen auf der Grundlage von ,,Performance Engineering" und ,,Code-Refactoring".
II. Forschungsfragen zu Modul 2 ,,Faster"
- Entwicklung neuer Raum-Zeit-Diskretisierungsmethoden, die an grobe Strömungen und Anwendungen mit begrenzter Speicherbandbreite angepasst sind.
- Entwicklung von neuen (alternativen) Konzepten zur Diskretisierung in Raum und Zeit, mit dem Potential, mittelfristig auf massiv-parallelen Plattformen eine verbesserte numerische Performance zu liefern (z. B. aktuelle ,,Discontinuous Galerkin"- oder ,,Lattice Boltzmann"-Verfahren hoher Ordnung).
- Entwicklung von Methoden zur Fehlerdiagnose, automatischen Abstimmung und Online-Korrektur von Verzerrungen, die für exascale-Anwendungen geeignet sind.
III. Forschungsfragen zu Modul 3 ,,Easier"
- Entwicklung von Methoden, einschließlich des maschinellen Lernens, die eine Analyse auf der Grundlage spärlicher (komprimierter) Darstellungen von Zustandsvektor-Trajektorien ermöglichen sowie eine Erweiterung der klassischen Input-Output (IO)-Methoden, um den Analyse-Workflow, d. h. die anschließende Nachbearbeitung der Modellausgabe, zu berücksichtigen.
- Online-Diagnostik: Entwicklung von Analysemethoden (,,one-pass") für Abweichungen zwischen Modelloutput und Beobachtungen (Inkonsistenzen) sowie für Synthese von Modell- und Beobachtungsdaten (z. B. zur Detektion von Hot-Spot-Regionen sowie von Telekonnektionen).
- Verbesserung der IO-Kapazitäten durch klassische IO-Optimierung oder (lernbasierte) Datenreduktionstechniken.
Antragsberechtigt sind Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Unternehmen der gewerblichen Wirtschaft und gesellschaftliche Organisationen (z. B. Stiftungen, Vereine und Verbände). Zum Zeitpunkt der Auszahlung einer gewährten Zuwendung wird das Vorhandensein einer Betriebsstätte oder Niederlassung (Unternehmen) beziehungsweise einer sonstigen Einrichtung, die der nichtwirtschaftlichen Tätigkeit des Zuwendungsempfängers dient (Hochschulen, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen, Stiftungen, Vereine und Verbände), in Deutschland verlangt.
Das Antragsverfahren ist zweistufig angelegt.
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2023/02/2023-02-10-Bekanntmachung-WarmWorld.html