Die Geometrie von Big Data Clouds

Dieses Projekt stellt eine überraschende Verbindung zwischen hochauflösender Klimamodellierung und geometrischer Gruppentheorie her.
Unser Ziel ist es, den Bedarf an grundlegend neuen Strategien für die Analyse der Big-Data-Ausgabe von Klimamodellen der nächsten Generation anzugehen.Das neue Klimamodell der deutschen Gemeinschaft ICON ist ein Modell der nächsten Generation (Zängl et al., 2015). Dank seines dreieckigen Gitters läuft ICON effektiv auf Zehntausenden von CPUs und macht sich die Fortschritte im Supercomputing zunutze.
Im Gegensatz zu früheren Klimamodellen basiert dieses neue Modell auf einem Dreiecksgitter. Um schnelle Rechenalgorithmen bereitzustellen, kann man also nicht mehr mit einer Würfelgitterstruktur arbeiten.

Die Hauptidee dieses Projekts besteht darin, eine Technik aus der geometrischen Gruppentheorie zu verwenden, um die Dreiecksstruktur in ein paralleles Gitter und zurück zu übersetzen und so eine Methode bereitzustellen, um bestehende schnelle Algorithmen in das neue Modell zu integrieren.

Dieses Projekt wurde mit dem "Best grant proposal award 2018" des YIN@KIT ausgezeichnet.

The Geometry of Big Data Clouds

This project establishes a surprising connection between high-resolution climate modeling and geometric group theory.
We aim to address the need for fundamentally new strategies in analyzing the big-data output from next-generation climate models.The new German-community climate model ICON is a next-generation model (Zängl et al.,2015). Thanks to its triangular grid, ICON runs effectively on tens of thousands of CPUs and harvests advances in supercomputing.
In contrast to previous climate models this new model is based on a triangular grid. To provide fast computing algorithms one can thus no longer work with a cube-grid structure.

The main idea of this project is to use a technique from geometric group theory to translate the triangle structure into a parallel grid and back and thus to provide a methods to integrate existing fast algorithms into the new model.

This project won the "Best grant proposal award 2018" by the YIN@KIT