Technologos sta a planificar le disveloppamento de un systema de supercomputatores que simulara omne le realitate physic e social.

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Un gruppo international de scientistas e technologos sta a essayar a crear un simulator pro recrear omne lo que occurre in le Terra, desde le patronos de clima global usque le dissemination de maladias, includente anque transactiones financial international o mesmo congestion in le stratas de un citate.

Con le nomine de Living Earth Simulator (LES, o Simulator del Terra Vive), le projecto ha como objectivo ampliar le comprension scientific sur lo que occurre sur le planeta, le factores que influentia le evolution de nostre societates, e le fortias ambiental que define le mundo physic.

“Multe problemas que nos ha hodie–includente instabilitate social e economic, le guerras, le dissemination de maladias–es relationate al comportamento human, ma il ha apparentemente un serie manco de comprension sur como le societate e le economica functiona”, affirma Dirk Helbing, del Instituto Federal Suisse de Technologia, qui dirige le projecto FuturICT, que pretende crear le simulator.

Gratias a projectos como le Grande Colisor de Hadrones, le accelerator de particulas construite in Suissa per le Organisation Europee pro le Recerca Nuclear (CERN secundo su acronymo francese), le scientistas sape plus sur le initio del universo que sur nostre proprie planeta, dice Heibing.

Secundo ille, un “accelerator de cognoscimentos” essera necesse pro revelar rapidemente le interconnexiones inter le differente brancas del cognoscimento human.

“Algorithmos deve esser disveloppate pro revelar le processos occulte que controla nostre systemas social e physic. Disveloppar iste algorithmos essera le problema le plus urgente de nostre seculo”, diceva ille.

Le resultato de illo essera LES. Illo esserea capace de facer cosas como previder le dissemination de maladias infectiose, como le gripe porcin, discoperir methodos pro combatter cambios climatic, o identificar indicios de crises financiari que probabilemente occurrera.

Ma como poterea functionar un systema tan colossal? Pro comenciar, il esserea necesse cargar lo con grande quantitates de datos que coperi omne le extension de activitates sur le planeta, dice Heibing.

Iste tipo de systema, il es clar, es troppo grande pro un sol computator. Illo deberea esser un systema integrate componite per un grande numero de supercomputatores specialmente designate pro facer calculos in un scala realmente monumental.

In despecto de que on totevia non ha construite le equipamentos pro LES, multes del datos pro alimentar lo jam sta a generar se, dice Helbing.

Pro exemplo, le projecto Planetary Skin (Pelle planetari), de NASA (le agentia spatial american), videra le creation de un vaste rete de sensores colligente datos climatic del aere, del terra, del mar, e del spatio.

Helbing e su equipa jam ha comenciate a identificar plus que 70 fontes de datos in-linea que, illes crede, pote esser usate per le systema, includente Wikipedia, Google Maps, e bases de datos governamental. Le integration de millones de fontes de datos–includente le mercatos financiari, registros medic, e medios de communication social–es le principal mechanismo pro generar le energia del simulator.

Le objectivo es transformar omne iste datos a in modelos precise. Le proxime passo es crear un base pro transformar iste quantitate incredibilemente grande de datos a in modelos que recrea con precision lo que sta a occurrer hodie sur le Terra. Illo solmente essera possibile con le coordination de scientistas social, specialistas in computation, e ingenieros pro establir le regulas que definira como LES va a operar.

Secundo Helbing, ille travalio non pote esser lassate pro recercatores de scientias social traditional, qui typicamente travalia pro annos pro producer un quantitate limitate de datos. Illo anque non es alique que poterea haber essite compilite antea. Le technologia necesse pro facer functionar le systema LES solmente essera disponibile in le proxime decada, observa Helbing.

Pro exemplo, LES habera besonio de esser capace de assimilar vaste oceanos de datos e al mesme tempore comprender lo que ille datos significa. Illo solmente essera possibile con le maturation de lo que on cognosce como le technologia del web semantic, dice Helbing.

Hodie, un base de datos sur le pollution del aere esserea percipite per un computator del mesme maniera que un base de datos sur transactiones bancari global: essentialmente como un grande quantitate de numeros. Ma le technologia del web semantic essera capace de disveloppar un codice de description del datos conjunctemente con le datos mesme e producer un comprension general de omne ille informationes in un contexto general.

Le generation de capacitate de processamento pro gerer le quantitate de datos necesse pro alimentar LES representa un problema significative, ma illo es de nulle maniera un impedimento decisive. Pro Peter Walden, fundator del projecto OpenHeatMap e specialista in le analyse de datos, si nos examina le capacitate de processamento de datos de Google, il deveni clar que illo non essera un problema pro LES.

Ben que Google non divulga le quantitate de datos que illo es capace de processar, on crede que in maio de 2010 le sito usava presso 39 mille servitores pro processar un Exabyte (1,000,000,000,000,000,000 bytes) de datos, sufficiente pro plenar 2 billiones de CDs per mense, e nove systemas de processamento parallel debe eventualmente facer possibile le construction de nove systemas de analyse de datos que essera progressivemente multo plus rapide e plus poterose que illos que es disponibile hodie.

Tecnólogos estão planejando desenvolver um sistema de supercomputadores que irá simular toda a realidade física e social.

Um grupo internacional de cientistas e technólogos está tentando criar um simulador para recriar tudo o que acontece na Terra, desde os padrões do clima global à disseminação de doenças, passando por transações financeiras internacionais ou mesmo os congestionamentos nas ruas de uma cidade.

Batizado de Living Earth Simulator (LES, ou Simulador da Terra Viva), o projeto tem como objetivo ampliar o entendimento científico sobre o que acontece no planeta, os fatores humanos e naturais que influenciam a evolução das nossas sociedadess e as forças ambientais que definem o mundo físico.

“Muitos problemas que temos hoje–incluindo as instabilidades sociais e econômicas, as guerras, a disseminação de doenças–estão relacionadas ao comportamento humano, mas há aparentemente uma séria falta de entendimento sobre como a sociedade e a economia funcionam”, afirma Dirk Helbing, do Instituto Federal Suíço de Tecnologia, que dirige o projeto FuturICT, que pretende criar o simulador.

Graças a projetos como o Grande Colisor de Hádrons, o acelerador de partículas construído na Suíça pela Organização Européia para Pesquisa Nuclear (Cern, na sigla em francês), os cientistas sabem mais sobre o início do universo do que sobre nosso próprio planeta, diz Helbing.

Segundo ele, um “acelerador de conhecimentos” será necessário para revelar rapidamente as interconexões entre os diferentes ramos do conhecimento humano.

“Algoritmos devem ser desenvolvidos para revelar os processos ocultos que controlam os nossos sistemas sociais e físicos. Desenvolver estes algoritmos será o desafio mais urgente do nosso século”, disse ele.

O resultado de isso seria o LES. Ele seria capaz de fazer coisas como prever a disseminação de doenças infecciosas, como a gripe suína, descobrir métodos para combater as mudanças climáticas ou identificar indícios de crises financeiras que provavelmente irão ocorrer.

Mas como poderia funcionar un tal sistema colossal? Para começar, seria necessário carregá-lo com grandes quantidades de dados que cobrem toda a gama de atividades no planeta, diz Helbing.

Este tipo de sistema, é claro, é grande demais para um único computador. Teria que ser um sistema integrado composto por um grande número de supercomputadores especialmente projetados para fazer cálculos em uma escala realmente monumental.

Apesar de os equipamentos para o LES ainda não terem sido construídos, muitos dos dados para alimentá-lo já estão sendo gerados, diz Helbing.

Por exemplo, o projeto Planetary Skin (Pele Planetária), da Nasa (agência espacial americana), verá a criação de uma vasta rede de sensores coletando dados climáticos do ar, da terra, do mar e do espaço.

Helbing e sua equipe já começaram a identificar mais de 70 fontes de dados online que eles acreditam que possam ser usadas pelo sistema, incluindo Wikipedia, Google Maps e bases de dados governamentais. A integração de milhões de fontes de dados–incluindo os mercados financeiros, registros médicos e meios de comunicação social–é o principal mecanismo para gerar a energia do simulador.

O objetivo é transformar todos estes dados em modelos precisos. O próximo passo é criar uma base para transformar esta quantidade incrivelmente grande de dados em modelos que recriam com precisão o que está ocorrendo hoje na Terra. Isso só será possível com a coordenação de cientistas sociais, especialistas em computação e engenheiros para estabelecer as regras que definirão como o LES vai operar.

Segundo Helbing, esse trabalho não pode ser deixado para pesquisadores de ciências sociais tradicionais, que tipicamente trabalham por anos para produzir um volume limitado de dados. Também não é algo que poderia ter sido conseguido antes. A tecnologia necessária para fazer funcionar o LES somente estará disponível na próxima década, observa Helbing.

Por exemplo, o LES precisará ser capaz de assimilar vastos oceanos de dados e ao mesmo tempo entender o que significam esses dados. Isso só será possível com a maturação da chamada tecnologia de web semântica, diz Helbing.

Hoje, uma base de dados sobre a poluição do ar seria percebida por um computador da mesma maneira que uma base de dados sobre transações bancárias globais: essencialmente como apenas uma grande quantidade de números. Mas a tecnologia de web semântica será capaz de desenvolver um código de descrição dos dados juntamente com os dados em si e produzir uma compreensão geral de todas essas informações em um contexto geral.

A geração de capacidade de processamento para lidar com a quantidade de dados necessários para alimentar o LES representa um desafio significativo, mas está longe de ser um impedimento decisivo. Para Peter Walden, fundador do projeto OpenHeatMap e especialista em análise de dados, se olharmos a capacidade de processamento de dados do Google, fica claro que isso não será um problema para o LES.

Embora o Google não divulga a quantidade de dados que é capaz de processar, acredita-se que em maio de 2010 o site usava cerca de 39 mil servidores para processar um Exabyte (1.000.000.000.000.000.000 bytes) de dados por mês, quantidade de dados suficientes para encher 2 bilhões de CDs por mês, e novos sistemas de processamento paralelo devem eventualmente possibilitar a construção de novos sistemas de análise de dados que serão progressivamente muito mais rápidos e mais poderosos do que os que estão disponíveis hoje.

Technologists are planning to develop a system of supercomputers that will simulate all physical and social reality.

An international group of scientists and technologists is trying to create a simulator to recreate everything that happens on Earth, from global climate patterns to the spread of disease and including international financial transactions or traffic congestion on the streets of a city.

Called Living Earth Simulator (LES), the project aims to expand the scientific understanding about what happens on the planet, the human and natural factors that influence the evolution of our societies, and the environmental forces that define the physical world.

“Many problems we face today–including social and economic instability, wars, the spread of disease–are related to human behavior, but apparently there is a serious lack of understanding of how society and the economy work,” says Dirk Helbing of the Swiss Federal Institute of Technology, who heads the FuturICT project, which aims to create the simulator.

Thanks to projects like the Large Hadron Collider, the particle accelerator built in Switzerland by the European Organization for Nuclear Research (CERN, in its French acronym), scientists know more about the early universe than about our own planet, says Helbing .

According to him, a “knowledge accelerator” will be needed to quickly reveal interconnections between the different branches of human knowledge.

“Algorithms must be developed to reveal the hidden processes that control our social and physical systems. Developing these algorithms will be the most urgent challenge of our century,” he said.

The result would be LES. It would be able to do things like predicting the spread of infectious diseases such as swine flu, discovering methods to combat climate change, or identifying indications of financial crises that will probably occur.

But how would such a colossal system work? For starters, it would be necessary to load it up with large amounts of data that cover the whole range of activities on the planet, says Helbing.

This kind of a system, of course, is much too large for a single computer. It would have to be an integrated system made up of a large number of supercomputers especially designed to make calculations on a truly monumental scale.

Although the equipment for LES has not yet been built, a lot of data to feed it are already being generated, says Helbing.

For example, NASA’s Planetary Skin project will see the creation of a vast network of weather sensors collecting data from air, land, sea and space.

For completeness, Helbing and his team have already begun to identify more than seventy online data sources that they believe could be used by the system, including Wikipedia, Google Maps and government databases. The integration of millions of data sources–including financial markets, medical records and social media–is the primary mechanism to generate the power of the simulator.

The goal is to transform all this data into accurate models. The next step is to create a basis for making this morass of data into models that accurately recreate what is happening on earth today. This is only possible with the coordination of social scientists, computer specialists and engineers to establish the rules that define how LES will operate.

According to Helbing, this work cannot be left to traditional social science researchers, who typically work for years to produce a limited amount of data. Nor is it something that could have been achieved before now. The technology needed to operate LES will only be available in the next decade, says Helbing.

For example, LES will need to be able to assimilate vast oceans of data and at the same time understand what these data mean. This is possible only with the maturation of what is known as semantic-web technology, says Helbing.

Today, a database on air pollution would be perceived by a computer in the same way that a global-banking data base would be perceived: essentially as just a lot of numbers. But semantic-web technology will be able to develop a descriptive code of the data to go with the data itself and produce an overall understanding of all of this information in a generalized context.

The generation of processing power to handle the amount of data needed to feed LES represents a significant challenge but is far from being a decisive impediment. For Peter Walden, founder of the project OpenHeatMap and expert in data analysis, if we look at Google’s data-processing capacity, it is clear that this will not be a problem for LES.

Although Google does not divulge the quantity of data that it is capable of processing, it is believed that in May, 2010, the site was using about 39,000 servers to process an Exabyte (1,000,000,000,000,000,000 bytes) of data per month, enough data to fill 2 billion CDs a month, and newer systems of parallel processing should eventually enable the construction of newer systems of data analysis that will be progressively much faster and more powerful than the ones that are available today.

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