Seminario Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional
5 de junio de 2019
Integrando simulaciones de tsunamis en el navegador web usando la GPU
Departamento de Ingeniería Hidráulica Ambienta
Escuela de Ingeniería
Pontificia Universidad Católica de Chile
José Daniel Galaz Mora
Tsunamis y su impacto
Desde el 2000*:
- +250.000 muertes
- +37.000 heridos
- +261 billones de USD
*National Geophysical Data Center / World Data Service: NCEI/WDS Global Historical Tsunami Database. NOAA National Centers for Environmental Information. doi:10.7289/V5PN93H7
Sistemas de alerta temprana
- Esfuerzos de distintos gobiernos del mundo para reaccionar a tiempo (Kânoglu et al., 2015)
-
Tres elementos clave (Kânoglu et al., 2015; Denber y Titov 2015)
- Caracterizacón de la fuente sísmica
- Mediciones de altura en el océano
- Simulación numérica para estimación precisa y rápida de sus efectos
Productos derivados de las simulaciones
Imagenes de Bernard y Titov (2015)
- No consideran la integración del simulador en otros sistemas
- Desaprovechan el potencial de uso de los simuladores en otras áreas
- Ej: Comunicación del riesgo y educación
Ejemplos de otros usos de los simuladores
Simulación de agentes, simulación de tsunamis + integración Web-GIS para estudiar evacuación (Keon et al. 2014)
Prototipo de simulación en clúster de GPU y visualización en wall displays (Hsie et al., 2014)
COMMIT: Simulador MOST de NOAA
Kanoglu et al. (2014); Titov et al. (2016)
- Simulación en la nube con interfaz Web GIS (Merati et al., 2009)
-
Busca que con poco entrenamiento, técnicos puedan revisar:
- escenarios hipotéticos
- escenarios históricos
- alerta en tiempo real
Ejemplos de otros usos de los simuladores
Ideally, the MOST model could be directly integrated into ArcGISTM or any GIS enabled package, but as others have noted model integration is not simple, nor straightforward (Eveleigh et al. 2006; Martin et al. 2005).
Merati, N., Chamberlin, C., Moore, C., Titov, V., & Vance, T. C. (2009). Integration of tsunami analysis tools into a GIS workspace–research, modeling, and hazard mitigation efforts within NOAA’s Center for Tsunami Research. In Geospatial Techniques in Urban Hazard and Disaster Analysis (pp. 273-294). Springer, Dordrecht.
Integración directa: Limitación del software de simulación
Avances en simulación de tsunamis
-
Mejoras en resolución y representaciones hidrodinámicas más sofisticadas*
-
Foco de diseño: usuarios expertos
*GeoClaw (Berger et al., 2011)
COMCOT (Wang, 2009)
CoulWave (Lynett et al., 2002)
NeoWave (Yamazaki et al., n.d.),
ANUGA (Nielsen et al., 2005)
MOST (Titov et al., 2016)).
Avances en simulación de tsunamis
Instalación
Configuración
Simulación
Visualización
Reqs. de hardware
Reqs. de software
Sistema operativo
Proceso largo
Scripts muy grandes
Lenguajes de bajo nivel
Preparación de datos
Clusters de CPU
Tiempo de cálculo
Sólo lnea de comandos
Número limitado de timesteps
50 Gb por simulación
Procesamiento costoso
Complejidad: barrera para nuevos desarrollos
Solución posible:
GPU
TsuPy
Python + CUDA
Código cerrado
Requiere GPU NVIDIA
(Schafer & Wenzel, 2017)
Celeris
Microsoft Direct 3D
Difícil de integrar
Requiere Windows
(Schafer & Wenzel, 2017)
Tarjetas de video permiten paralelizar el cómputo a un bajo costo
Solución posible:
GPU + web browser
- Exploradores de internet son herramientas ubicuas
- Acceso a la GPU es posible gracias al estándard web abierto WebGL (2011)
- Estándar web abierto implica que está diseñado para integrarse con otros elementos de la web
Resumen
- Integración de los simuladores es difícil debido a cómo están diseñados
- Complejidad = barrera
- Soluciones actuales aún son insuficientes
- Hoy sí existen tecnologías que podrían facilitar la integración
Propuesta
Objetivo
- Desarrollar la primera librería de simulación de tsunamis que permite la integración directa de sus resultados con otros elementos para facilitar el desarrollo de nuevas aplicaciones
Hipótesis
- Compatibilidad: Ejecutar una simulación y visualizarla.
- Integración: Acoplar el simulador con otros elementos y datos.
- Precisión: Resultados tan precisos como los obtenidos con modelos numéricos equivalentes
Instalación
Configuración
Simulación
Visualización
Metodología
Modelo matemático
Arquitectura del software
Modelo matemático
Generación
Propagación
Inundación
Modelo matemático
Generación
Propagación
Inundación
- Esta es la escala donde se trabaja la alerta de tsunamis Bernard y Titov (2015)
Modelo de generación
Fallas finitas de Okada (1985)
Desplazamiento subterráneo debido al terremoto
Desplazamiento del fondo marino
Desplazamiento de superficie del mar
Superficie del agua
Fondo del océano
Modelo de propagación
Coriolis
Conservación de masa
}
}
Conservación de momentum
}
Ecuaciones lineales de ondas largas
- Incluye influencia de la batimetría en la propagación de la onda
Modelo matemático
- Discretizacón con diferencias finitas leapfrog (tiempo) staggered (espacio) (Christgau et al., 2014; Wang, 2009; UNESCO, 1997)
- Condiciones de borde:
- Periódico
- Cerrado (costa)
- Abierto
Arquitectura de software
Visión general
-
Aplicación: sistema web gis, dashboard de información, video juego, etc.
-
Propagar interacciones hasta Nami
- Propagar resultados desde Nami hasta el usuario
Arquitectura de software
Componentes
Arquitectura de software
Ciclo de vida de la simulación
Arquitectura de software
Vértices
Geometrías
Texturas
Render Pipeline
Fragment Shader
Frame Buffer: Imagen Final
Frame Buffer Object (FBO)
Arquitectura de software
Frame Buffer Object (FBO)
Batimetría
Terremoto
Dominio
Condiciones de borde
Render Pipeline
Fragment Shader
Frame Buffer: Imagen Final
}
Modelo numérico
Arquitectura de software
FBO 1
Batimetría
Dominio
Condiciones de borde
FBO 2
Render Pipeline
Modelo en WebGL
Arquitectura de software
FBO 1
Batimetría
Terremoto
Dominio
Condiciones de borde
FBO 2
Render Pipeline
...
Modelo en WebGL
Intercambiar datos de FBO1 y FBO2
Casos de uso
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
2. TsunamiLab: Plataforma educacional web
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
Dominio y discretización:
Batimetría ETOPO-1
90E - 34.17W, 60S - 70N
3 minutos (~5.5km ) de resolución
Malla de 4717 x 2600 = 12.26 millones de nodos
Escenarios:
- 8.8 Mw Maule 2010 (Delouis et al., 2010)
- 9.1 Mw Tohoku 2011 (USGS, 2018)
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
8.8 Mw Maule 2010
9.1 Mw Tohoku 2011
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
Mediciones en boyas DART
Simulación NAMI
Simulación EasyWave
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
Mediciones en boyas DART
Simulación NAMI
Simulación EasyWave
1. Mapas de propagación y verificación del modelo
- Nami se puede configurar para generar resultados estándar para la alerta temprana
- Nami e EasyWave casi idénticos (hipótesis 3)
- Respecto a mediciones:
-
Desfase en campo lejano de hasta ~15 minutos
-
Explicación: Cambios de relación de dispersión de la onda:
(Abdoladi y Kirby, 2017; Watada et al., 2014)- Deformación elástica del fondo
- Deformación de la columna de agua por compresibilida
-
Desfase en campo lejano de hasta ~15 minutos
2. TsunamiLab
2. TsunamiLab
- Plataforma educacional que busca aumentar la conciencia del riesgo asociado a tsunamis
- Utiliza Nami, React, ThreeJS y datos de la USGS para generar una plataforma interactiva de simulación
- Disponible en www.tsunamilab.cl
2. TsunamiLab
2. TsunamiLab
- Premio Chile Diseño 2016 "Diseño en alerta"
- Mención honorable en Mathematics of Planet Earth
- Seleccionado para Futur.E.S 2018 en París y reconocido por medio local como una de las 10 demos destacadas
Importancia de la interactividad para enseñar sobre riesgo de tsunamis
2. TsunamiLab
- Integración con sensores como Leap Motion y PSMove
- Interactividad aumenta el interés por la ciencia
Conclusiones
Conclusiones
-
Compatibilidad: Nami permite configurar todo el proceso de simulación y visualización de ondas largas lineales desde el web browser
-
Integración: Con TsunamiLab se demuestra que Nami puede integrarse directamente con datos, sensores y elementos web.
- Precisión: Nami posee la misma precisión que otro software similar. Diferencias con mediciones provienen de los supuestos hechos en el modelo escogido y no del software.
Proyecciones
Computación de alto rendimiento
Simulación multi - amenaza
Aplicaciones interdisciplinarias
Proyecciones
Computación de alto rendimiento (HPC)
Actualmente:
- Existe un tamaño máximo para el FBO y depende de la GPU
Proyecciones
Computación de alto rendimiento (HPC)
Actualmente:
- Existe un tamaño máximo para el FBO y depende de la GPU
- Existe un número máximo de FBOs y depende de la GPU
GPU1
GPU2
Posibles usos de HPC interactivo
Solución posible:
- Modelos de inundación expresan los efectos a escala de metros (v/s km)
- Ecuaciones son no lineales, algoritmos numéricos más complejos, representan fenómenos más sofisticados.
-
Ejemplos:
- Inundación en la costa
- Inundación por lluvias
- Inundación por aluviones
Proyecciones
Simulación de inundación multi-amenaza
}
Sistemas de análisis multi-amenaza
- ¿Es TsunamiLab realmente efectivo para enseñar sobre tsunamis?
- ¿Para comunicar mejor el riesgo?
- ¿Para educar y generar comunidades más resilientes?
- Desafío interdisciplinario:
- Educación - comunicación - diseño
- Geofísica - computación
Proyecciones
Aplicaciones interdisciplinarias
Tesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería
José Daniel Galaz Mora
Integrando simulaciones de tsunamis en aplicaciones web usando Nami, una librería de simulación del lado cliente acelerada por la GPU
Departamento de Ingeniería Hidráulica Ambienta
Escuela de Ingeniería
Pontificia Universidad Católica de Chile
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By José Galaz
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