ADDA: a Modular Framework for Representing, Simulating and Assimilating Dynamics with End-to-end Differentiability
El artículo presenta ADDA, un marco de software modular basado en PyTorch que permite la asimilación de datos diferenciable de extremo a extremo al proporcionar representaciones flexibles y paralelizables de diversos sistemas dinámicos y esquemas de observación para superar los desafíos existentes de interoperabilidad e implementación.
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En los vastos y cambiantes sistemas de nuestro planeta, desde la turbulenta atmósfera hasta las profundas corrientes oceánicas, los científicos se enfrentan a un rompecabezas constante: cómo saber qué está sucediendo en este preciso momento cuando los datos son incompletos y los modelos son imperfectos. La naturaleza no entrega un mapa perfecto y en tiempo real de cada temperatura, presión y corriente. En su lugar, los investigadores dependen de dos fuentes imperfectas. Primero, existen las simulaciones por computadora, que se construyen sobre nuestra mejor comprensión de las leyes físicas, pero que a menudo son demasiado simples para capturar cada detalle de un mundo caótico. Segundo, existen las observaciones de satélites, boyas y estaciones meteorológicas, que son reales pero a menudo dispersas, ruidosas y con grandes vacíos. Para realizar predicciones precisas sobre el clima o el tiempo, los científicos deben combinar estas dos fuentes. Este proceso, conocido como asimilación de datos, es el arte de encontrar el estado más probable de un sistema, sopesando lo que dice la física frente a lo que ven los sensores. Es el motor detrás de la meteorología moderna, aunque históricamente ha sido una tarea difícil y manual que requiere que los expertos escriban códigos complejos y personalizados para cada nuevo problema que encuentran.
Un equipo de investigadores del Helmholtz-Zentrum Hereon en Alemania ha presentado una nueva herramienta diseñada para eliminar estas barreras, facilitando significativamente la combinación de simulaciones con observaciones. Llaman a su creación ADDA, un marco modular que actúa como un traductor universal para estos problemas científicos. Antes de este trabajo, un científico que deseaba probar una nueva forma de fusionar datos con una simulación a menudo tenía que reescribir el código de la simulación desde cero, asegurar que pudiera calcular sus propios errores y luego construir manualmente la maquinaria matemática necesaria para ajustar el modelo. Este proceso era lento, propenso a errores y hacía casi imposible comparar diferentes métodos de manera justa. El nuevo marco cambia esto al proporcionar un conjunto estándar de bloques de construcción. Permite a los investigadores integrar una simulación, definir qué tipo de datos poseen y elegir un método para combinarlos, todo ello sin necesidad de ser un especialista en la matemática subyacente de cada sistema específico.
La innovación central de este trabajo es el uso de la diferenciación automática, una tecnología desarrollada originalmente para el entrenamiento de la inteligencia artificial. En el pasado, para mejorar una simulación basada en observaciones, los científicos debían derivar y escribir manualmente las ecuaciones "adyacentes" (o adjuntas) —la ingeniería inversa matemática de cómo un pequeño cambio en las condiciones iniciales repercutiría en todo el sistema—. Este era un proceso tedioso y propenso a errores que a menudo requería años de formación especializada. El nuevo marco evita esto por completo. Debido a que las simulaciones se construyen utilizando librerías de software modernas que pueden calcular automáticamente estas rutas inversas, los investigadores simplemente pueden definir la física hacia adelante, y el sistema calcula automáticamente cómo ajustar el punto de partida para que coincida con las observaciones. Esto convierte una tarea que antes requería un equipo de matemáticos en algo que un solo investigador puede hacer en pocas horas.
Los investigadores demostraron el poder de este enfoque probándolo en diez tipos diferentes de sistemas dinámicos, que van desde modelos matemáticos simples hasta representaciones complejas de flujos oceánicos y atmosféricos. En una prueba, utilizaron un sistema caótico conocido como el modelo Lorenz-63, que imita la naturaleza impredecible del clima. Mostraron que el marco podía tomar mediciones ruidosas e incompletas y reconstruir el estado real y oculto del sistema con alta precisión, incluso prediciendo cómo se comportaría después de que cesaran las observaciones. En otro experimento, abordaron un sistema con dos escalas temporales diferentes, donde algunas variables cambiaban lentamente mientras que otras se desplazaban rápidamente. El marco manejó con éxito esta complejidad, infiriendo las partes de movimiento rápido incluso cuando nunca fueron observadas directamente, simplemente observando cómo influían en las partes de movimiento lento.
La herramienta demostró ser lo suficientemente flexible como para manejar datos irregulares, tales como observaciones que llegan en momentos aleatorios en lugar de en un horario fijo, y pudo trabajar con sistemas que tienen fuerzas externas, como las mareas empujando el agua en un estuario. Los investigadores también demostraron que el marco podía unir diferentes mundos de software. Conectaron una simulación escrita en un lenguaje de programación a la estructura construida en otro, demostrando que los científicos no necesitan reescribir todo su código base para usar estos nuevos métodos. En una prueba que involucraba un emulador de red neuronal —una aproximación simplificada y rápida de un flujo de fluido complejo—, el marco utilizó con éxito el emulador para realizar la asimilación de datos, mostrando que estas herramientas pueden funcionar incluso cuando la simulación original, más lenta, es demasiado difícil de usar directamente.
Quizás lo más importante es que el trabajo incluye un enfoque de ventana deslizante para simulaciones a largo plazo. En sistemas caóticos, intentar ajustar las condiciones iniciales para un pronóstico de un mes basándose en los datos del final de ese mes a menudo falla porque los errores crecen demasiado. El nuevo marco resuelve esto dividiendo el problema en fragmentos más pequeños y superpuestos. Resuelve la fusión de datos para la primera semana, utiliza ese resultado como punto de partida para la segunda semana, y así sucesivamente. Esto permite que el sistema mantenga la precisión durante períodos prolongados sin que los cálculos se vuelvan inestables. Los investigadores también demostraron que el marco puede operar en potentes procesadores gráficos, que son comunes en la computación moderna, haciendo que el proceso sea lo suficientemente rápido como para manejar problemas de gran escala como el modelado oceánico global.
Este trabajo no pretende haber resuelto todos los problemas en el campo de las geociencias. Los investigadores reconocen que muchos de los modelos operativos más críticos utilizados por los servicios meteorológicos actuales todavía están escritos en lenguajes de programación antiguos que no admiten estas funciones de cálculo automático. Sin embargo, el artículo sostiene que el camino a seguir está claro: o bien estos sistemas deben ser reescritos en código diferenciable moderno, o deben ser reemplazados por emuladores de redes neuronales que puedan ser entrenados para imitarlos. El nuevo marco proporciona la infraestructura necesaria para que cualquiera de esos dos caminos sea viable. Al eliminar el pesado trabajo de la derivación matemática manual, la herramienta abre la puerta para que una gama más amplia de científicos experimente con nuevas formas de combinar datos y física, lo que potencialmente conducirá a pronósticos más precisos y a una comprensión más profunda de los sistemas complejos que dan forma a nuestro mundo.
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