Di Dalam Dunia Teknologi Tinggi NASA: Bagaimana Superkomputer Membuka Kunci Alam Semesta

Simulasi peluncuran Artemis I ini menunjukkan bagaimana asap knalpot roket Space Launch System berinteraksi dengan udara, air, dan landasan peluncuran. Warna pada permukaan menunjukkan tingkat tekanan—merah untuk tekanan tinggi dan biru untuk tekanan rendah. Kontur teal menggambarkan keberadaan air. Kredit: NASA/Chris DeGrendele, Timothy Sandstrom

1. Bantuan Simulasi dalam Mendesain Ulang Lingkungan Peluncuran Artemis

Para peneliti di NASA Ames membantu memastikan para astronot meluncurkan dengan aman pada uji terbang Artemis II, misi berawak pertama dari Sistem Peluncuran Luar Angkasa (SLS) roket dan pesawat ruang angkasa Orion, dijadwalkan pada tahun 2025. Dengan menggunakan perangkat lunak Launch Ascent dan Vehicle Aerodynamics, mereka mensimulasikan interaksi kompleks antara bulu roket dan sistem peredam suara berbasis air yang digunakan selama peluncuran Artemis I, yang mengakibatkan kerusakan pada ponsel platform peluncur yang mendukung roket sebelum lepas landas.

Membandingkan simulasi dengan dan tanpa mengaktifkan sistem air menunjukkan bahwa sistem peredam suara secara efektif mengurangi gelombang tekanan, namun gas buang dapat mengalihkan air dan menyebabkan peningkatan tekanan yang signifikan.

Simulasi tersebut, yang dijalankan pada superkomputer Aitken di fasilitas Advanced Supercomputing NASA di Ames, menghasilkan sekitar 400 terabyte data. Data ini diberikan kepada insinyur luar angkasa di Kennedy Space Center NASA di Florida, yang sedang mendesain ulang deflektor api dan peluncur bergerak untuk peluncuran Artemis II.

2. Optimalisasi Desain Pesawat untuk Efisiensi Bahan Bakar

Untuk membantu menjadikan penerbangan komersial lebih efisien dan berkelanjutan, para peneliti dan insinyur di Pusat Penelitian Ames NASA di Lembah Silikon Kalifornia berupaya menyempurnakan desain pesawat untuk mengurangi hambatan udara, atau hambatan, dengan menyempurnakan bentuk sayap, badan pesawat, dan pesawat lainnya. komponen struktural. Perubahan ini akan menurunkan energi yang dibutuhkan untuk penerbangan dan mengurangi jumlah bahan bakar yang dibutuhkan, menghasilkan lebih sedikit emisi, meningkatkan kinerja pesawat secara keseluruhan, dan dapat membantu mengurangi tingkat kebisingan di sekitar bandara.

Dengan menggunakan perangkat lunak pemodelan komputasi Launch, Ascent, dan Vehicle Aerodynamics milik NASA, yang dikembangkan di Ames, para peneliti memanfaatkan kekuatan superkomputer untuk menjalankan ratusan simulasi guna mengeksplorasi berbagai kemungkinan desain – pada pesawat yang ada dan konsep kendaraan masa depan. Pekerjaan mereka telah menunjukkan potensi untuk mengurangi hambatan pada desain pesawat komersial yang ada sebesar 4%, sehingga menghasilkan penghematan bahan bakar yang signifikan dalam aplikasi dunia nyata.

3. Simulasi dan AI Mengungkap Dunia Bintang Neutron yang Menarik

Untuk mengeksplorasi kondisi ekstrem di dalam bintang neutron, para peneliti di Pusat Penerbangan Luar Angkasa Goddard NASA di Greenbelt, Maryland, menggunakan perpaduan simulasi, observasi, dan AI untuk mengungkap misteri objek kosmik luar biasa ini. Bintang neutron adalah inti bintang mati yang telah meledak dan mewakili beberapa objek terpadat di alam semesta.

Simulasi mutakhir, yang dijalankan pada superkomputer di fasilitas Advanced Supercomputing NASA, membantu menjelaskan fenomena yang diamati oleh Teleskop Luar Angkasa Sinar Gamma Fermi milik NASA dan observatorium Interior Composition Explorer (NICER) bintang Neutron. Fenomena ini termasuk bintang neutron yang berputar cepat dan bermagnet tinggi yang dikenal sebagai pulsar, yang mekanisme fisiknya secara rinci masih misterius sejak penemuannya. Dengan menerapkan alat AI seperti jaringan saraf dalam, para ilmuwan dapat menyimpulkan massa bintang, radius, struktur medan magnet, dan properti lainnya dari data yang diperoleh oleh observatorium NICER dan Fermi.

Hasil simulasi yang belum pernah terjadi sebelumnya akan memandu studi serupa tentang lubang hitam dan lingkungan ruang angkasa lainnya, serta memainkan peran penting dalam membentuk misi ruang angkasa ilmiah dan konsep misi di masa depan.

4. Menerapkan AI pada Cuaca dan Iklim

Model cuaca dan iklim tradisional memberikan hasil global dan regional dengan memecahkan persamaan matematika untuk jutaan area kecil (kotak grid) di seluruh atmosfer bumi dan lautan. NASA dan mitranya kini menjajaki pendekatan baru dengan menggunakan teknologi ini kecerdasan buatan (AI) teknik untuk melatih model dasar.

Model dasar dikembangkan menggunakan kumpulan data yang besar dan tidak berlabel sehingga peneliti dapat menyempurnakan hasil untuk berbagai aplikasi, seperti membuat prakiraan cuaca atau memprediksi pola cuaca atau perubahan iklim, secara mandiri dengan pelatihan tambahan yang minimal.

NASA mengembangkan model dasar Prithvi Weather-Climate (Prithvi WxC) yang bersifat open source dan tersedia untuk umum, bekerja sama dengan IBM Research. Prithvi WxC telah dilatih sebelumnya menggunakan 160 variabel dari kumpulan data Analisis Retrospektif Era Modern untuk Penelitian dan Aplikasi (MERRA-2) NASA pada GPU NVIDIA A100 terbaru di fasilitas Superkomputer Lanjutan NASA.

Berbekal 2,3 miliar parameter, Prithvi WxC dapat memodelkan berbagai fenomena cuaca dan iklim – seperti jalur badai – dengan resolusi yang bagus. Aplikasinya mencakup prediksi cuaca dan proyeksi iklim yang ditargetkan, serta mewakili proses fisik seperti gelombang gravitasi.

5. Memodelkan Aksi Matahari – Dari Skala Kecil hingga Besar

Aktivitas Matahari, yang menghasilkan peristiwa seperti jilatan api matahari dan lontaran massa koronal, mempengaruhi lingkungan luar angkasa dan menyebabkan gangguan cuaca luar angkasa yang dapat mengganggu elektronik satelit, komunikasi radio, GPS sinyal, dan jaringan listrik di Bumi. Para ilmuwan di NASA Ames menghasilkan model 3D yang sangat realistis yang – untuk pertama kalinya – memungkinkan mereka mengkaji fisika matahari plasma dalam tindakan, dari skala yang sangat kecil hingga yang sangat besar. Model-model ini membantu menafsirkan pengamatan dari pesawat ruang angkasa NASA seperti Observatorium Dinamika Surya (SDO).

Dengan menggunakan kode StellarBox NASA pada superkomputer di fasilitas Advanced Supercomputing NASA, para ilmuwan meningkatkan pemahaman kita tentang asal usul jet surya dan tornado – semburan plasma bermuatan sangat panas di atmosfer matahari. Model-model ini memungkinkan komunitas sains untuk menjawab pertanyaan lama tentang aktivitas magnet matahari dan bagaimana pengaruhnya terhadap cuaca luar angkasa.

6. Visualisasi Ilmiah Membuat Data NASA Dapat Dipahami

Simulasi dan observasi NASA dapat menghasilkan data berukuran petabyte yang sulit dipahami dalam bentuk aslinya. Scientific Visualization Studio (SVS), yang berbasis di NASA Goddard, mengubah data menjadi wawasan dengan berkolaborasi erat dengan para ilmuwan untuk menciptakan visualisasi sinematik dengan ketelitian tinggi.

Infrastruktur utama untuk kreasi SVS ini mencakup superkomputer Discover dari Pusat Simulasi Iklim NASA di Goddard, yang menampung berbagai simulasi dan menyediakan analisis data serta kemampuan rendering gambar. Visualisasi berbasis data terbaru menunjukkan lontaran massa koronal dari Matahari menghantam magnetosfer Bumi menggunakan model Multiscale Atmospheric-Geospace Environment (MAGE); emisi karbon dioksida global yang mengelilingi planet ini dalam model Dinamika Sirkulasi Umum Atmosfer Modeled On Non-hydrostatic Domains (DYAMOND); dan representasi pola cuaca La Niña dan El Niño menggunakan model El Niño-Southern Oscillation (ENSO).