El proyecto llevado a cabo por investigadores del departamento de Computer Applications in Science and Engineering (CASE) del Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS)ha recibido el guardón “HPC Innovation Excellence Award” en una ceremonia virtual organizada por Hyperion Research.
La investigación se ha desarrollado en el marco del proyecto europeo FF4EUROHPC iBAM en colaboración con la empresa Bettair, especialista en sistemas de monitorización de la calidad del aire. El objetivo de la colaboración consistía en mitigar los efectos de la contaminación del aire en entornos urbanos mediante técnicas avanzadas de dinámica de fluidos computacional (CFD) e inteligencia artificial (IA). Para ello, se ha usado un software de alta fidelidad para resolver la dispersión y la micrometeorología en entornos urbanos y generar datos de alta precisión para luego entrenar una red neuronal encargada de realizar predicciones en tiempo real de distribución de contaminantes en zonas urbanas. Esta nueva herramienta elimina la necesidad de uso de HPC en condiciones de operación, y permite determinar los flujos de viento utilizando CNNs, una arquitectura de red neuronal muy extendida en IA.
Como resultado del proyecto, BSC y Bettair han generado dos tipos de conjuntos de datos numéricos: el primero es un conjunto de simulaciones de viento de alta precisión en 30 ciudades europeas diferentes que relacionan las condiciones meteorológicas de mesoescala con el campo de viento urbano para una geometría particular. Luego, un segundo conjunto de datos relaciona la dispersión de contaminantes dentro del área urbana para 450 escenarios de emisión diferentes y las condiciones meteorológicas anteriormente mencionadas. Los datos se han generado con ALYA, un software de CFD desarrollado por investigadores del BSC que se ejecuta en HPC. En paralelo, se ha creado un conjunto de datos experimentales a partir de una campaña de mediciones en El Prat de Llobregat. Bettair complementó dos estaciones de referencia de calidad del aire ya existentes de la ciudad con siete sensores de calidad del aire propios, cinco anemómetros sónicos 2D y un anemómetro sónico 3D que se encuentran estratégicamente repartidos por la ciudad para recopilar datos de validación en localizaciones relevantes. Los datos experimentales han sido recopilados durante todo un año y se han utilizado para validar la precisión de los modelos entrenados con los datos numéricos. El modelo de IA entrenado con el primer conjunto de datos y validado con el segundo ha sido capaz de predecir tanto las características del viento como la dispersión de contaminantes con suficiente precisión y un tiempo de solución substancialmente inferior al requerido por las técnicas tradicionales de CFD.
“Estamos muy contentos de ser parte del equipo que ha recibido este premio”, dijo Oriol Lehmkuhl, líder del grupo Large-Scale Computational Fluid Dynamics del departamento CASE y responsable del proyecto FF4EUROHPC por parte del BSC. “La contaminación del aire es el mayor riesgo ambiental para la salud en Europa y es una de las principales causas de muerte prematura y enfermedades. Saber cómo se propagan los contaminantes del aire podría ayudarnos a encontrar soluciones para contenerlos o mitigar sus efectos”.