Trabajando hacia un gemelo digital de la Tierra


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14/10/2021
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¿Cómo puede una réplica digital de la Tierra ayudarnos a comprender el pasado, presente y futuro de nuestro planeta? Como parte de la cuarta edición de la Φ-week que tiene lugar esta semana, un grupo de científicos europeos ha presentado sus ideas sobre la implementación práctica de Digital Twins y las posibles áreas de aplicación de una Digital Twin Earth en el mundo real.

En las próximas décadas, se espera que el crecimiento de la población y las actividades humanas amplifiquen las presiones actuales sobre recursos críticos como el agua dulce y los alimentos, intensifiquen el estrés en los ecosistemas terrestres y marinos y aumenten la contaminación ambiental y sus impactos en la salud y la biodiversidad.

Estas amenazas, que incluyen el aumento del nivel del mar, el aumento de la acidificación de los océanos y eventos extremos más intensos como inundaciones y olas de calor, deberán ser monitoreados de cerca, especialmente para nuestras poblaciones más vulnerables.

Respondiendo a estos desafíos, la ESA se reunió en el Edición 2020 de la Φ semana discutir cómo la observación de la Tierra puede contribuir a la creación de un gemelo digital de la Tierra: una réplica digital dinámica de nuestro planeta que imita con precisión el comportamiento de la Tierra.

ESA Φ-semana 2021

Constantemente alimentados con datos de observación de la Tierra, combinados con en el lugar mediciones e inteligencia artificial, Digital Twin Earth ayudará a visualizar y pronosticar la actividad natural y humana en el planeta. El modelo podrá monitorear la salud del planeta, realizar simulaciones del sistema interconectado de la Tierra con el comportamiento humano y ayudar a respaldar las políticas ambientales europeas.

En septiembre de 2020, la ESA lanzó varios Actividades de los precursores digitales de la Tierra Gemela para explorar algunos de los principales desafíos científicos y técnicos en la construcción de un gemelo digital de la Tierra. Estas actividades incluyeron: Bosques, Hidrología, Antártida, Sistemas alimentarios, Puntos calientes oceánicos y climáticos.

Cada actividad abordó un desafío científico, técnico y operativo diferente con respecto a Digital Twin Earth, incluido el papel de la inteligencia artificial y los datos consistentes, la credibilidad científica de la participación de las partes interesadas y el papel de los modelos sectoriales y la infraestructura de tecnologías de la información y la comunicación (ITC).

En la Φ semana de este año, expertos de la comunidad dieron a conocer los resultados de las actividades del año pasado.

Antártida gemela digital

La Antártida es un importante reservorio de agua dulce en el mundo, con un enorme potencial para contribuir al aumento del nivel del mar en el futuro. Los modelos de capa de hielo actuales presentan grandes diferencias y desviaciones entre los modelos, así como una fuerte variabilidad en áreas inestables.

Por lo tanto, es necesario un gemelo digital de la Antártida. Noel Gourmelen, de la Universidad de Edimburgo, comentó: “Aprovechando las observaciones satelitales, las simulaciones numéricas y la inteligencia artificial, hemos construido un sistema gemelo del manto de hielo de la Antártida, su hidrología, el océano circundante, la atmósfera y la biosfera. Hemos utilizado el gemelo antártico para rastrear el paradero del agua derretida sobre y debajo de la capa de hielo, y para explorar cómo se derriten las plataformas de hielo periféricas en varios escenarios hidrológicos «.

Sistemas digitales de alimentos gemelos

El gemelo digital Food Systems simula las actividades agrícolas y las interacciones dentro de los ecosistemas a diario. Se pueden ejecutar diferentes modelos por separado para cada unidad de simulación, según el cultivo, el agua y el sistema de gestión de riego.

Chandra Taposea, de CGI IT UK Lt, dijo: “Digital Twin Earths y el alcance que estamos tratando de lograr es vital para ayudarnos a alcanzar el siguiente paso en la toma de decisiones y la toma de decisiones, y poder ayudar tanto a los usuarios individuales como formuladores de políticas a gran escala. Nuestro Gemelo Digital de Sistemas Alimentarios ha logrado integrar modelos de diferentes dominios, observando cómo las precipitaciones extremas afectarían los modelos de cultivos globales, pero no sin sus pruebas y tribulaciones «.

Hidrología gemela digital

Luca Brocca, del National Research Council, Italia, explica lo que implica el Hydrology Digital Twin: “En el proyecto de hidrología digital de la Tierra gemela de la ESA, hemos desarrollado una reconstrucción 4D de la hidrología dinámica con una resolución sin precedentes mediante la integración de la observación de la Tierra y un avanzado sistema de modelado. El Prototipo de Hidrología DTE se ha utilizado para la gestión de recursos hídricos y para identificar lugares y momentos de riesgo de deslizamientos de tierra e inundaciones en la cuenca del río Po, en el norte de Italia ”.

Impactos climáticos de los gemelos digitales

El Gemelo Digital de Impactos Climáticos permitirá a los tomadores de decisiones, sin conocimientos técnicos expertos, generar y visualizar, en tiempo real, información relevante para la toma de decisiones relacionada con los impactos regionalizados del cambio climático.

Robert Parker, de la Universidad de Leicester, dijo: “Nuestro gemelo digital Climate Impact Explorer, inicialmente enfocado en la sequía africana, utiliza una combinación innovadora de observación de la Tierra, modelado ambiental y aprendizaje automático para brindar capacidades mejoradas de apoyo a la toma de decisiones sin rodeos a nuestras partes interesadas.

«Al emular estos modelos complejos e implementarlos como herramientas rápidas y simples basadas en la nube, nuestro prototipo ayuda a democratizar el acceso a estos sistemas expertos, brindando a las partes interesadas la capacidad de explorar posibles respuestas a la sequía impulsadas por el clima».

Bosque gemelo digital

Matti Motus, científico principal de VTT, explica cómo funciona el gemelo digital forestal: “Este gemelo digital será un gemelo digital especializado de la Tierra, que proporcionará una reconstrucción del sistema forestal a niveles de detalle que no son posibles con modelos genéricos de superficie terrestre. La observación de la Tierra basada en satélites, especialmente los datos de alta calidad de Copernicus Sentinel, nos permite obtener información única y uniforme de todos los bosques del mundo.

Matti Motus presenta Forest Digital Twin

“Traducir esto en comprensión de la estructura forestal e impulsar modelos de funcionamiento forestal requiere mediciones locales, que están mucho más dispersas y heterogéneas. En el proyecto precursor, hemos aprendido cómo superar estos obstáculos y proporcionar predicciones de crecimiento y balance de carbono para diferentes bosques en Europa. Ahora sabemos que tenemos las herramientas básicas y la potencia informática para construir un gemelo digital de bosques en pleno funcionamiento. Ha sido un viaje muy emocionante, pero exigente, especialmente teniendo en cuenta que se implementó por completo durante las restricciones relacionadas con Covid «.

Océano gemelo digital

Este Digital Twin Ocean se centrará en explorar el potencial de la inteligencia artificial para aprender directamente de sus datos, del pasado y del comportamiento del sistema terrestre para predecir el futuro y pronosticar eventos oceánicos.

Betrand Chapron, de IFREMER, dijo: “El proyecto Digital Twin Ocean aborda dos fenómenos muy distintos en dos cuencas oceánicas muy contrastantes: las olas de calor de las máquinas en el Mar Mediterráneo y la dinámica del hielo marino para ayudar a evaluar la amplificación del Ártico. En pocas palabras, se siguieron dos estrategias.

“El primero fue el enfoque basado en datos, donde los datos aumentados por modelos operativos numéricos muestreados regularmente que asimilan datos, se utilizan para impulsar capacidades para visualizar y analizar las recurrencias de los sistemas dinámicos océano-atmósfera, y el enfoque basado en modelos, donde muy Para evaluar las grandes escalas y las consecuencias a largo plazo de las pequeñas escalas, se utilizan simulaciones numéricas elevadas, aumentadas por datos muestreados irregularmente ”.



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