西班牙馬拉加大學的研究團隊增進了海嘯預警系統的能力。
編輯手札：此為介紹 NVIDIA 2018 全球影響力大獎四名決賽入圍者系列文章之一。NVIDIA 將頒發20萬美元給運用 NVIDIA 技術，在解決社會、人道與環境問題方面有突破性進展的研究人員。
大規模的地震、建築物般大小的海浪、不受重視的警告，這些因素導致海嘯造成讓人難以置信的破壞。
西班牙馬拉加大學微分方程、數值分析與應用小組的一支研究團隊（以其西班牙文的第一個字母縮寫 EDANYA 來命名）為了改變這個狀況，使用 GPU 來提升海嘯預警系統（TEWS）的運作效率。
EDANYA 小組已經開發出第一個以 GPU 為基礎的數值模型 Tsunami-HySEA，目的在加快 TEWS 架構模擬海嘯的作業速度。此模型的未來終極目標是挽救人類生命，防止海嘯造成更大的損害。
馬拉加大學副教授兼 EDANYA 小組成員 Jorge Macías 說：「我們可以試著在發生海嘯前即時重現它在實際情況下的變化情況，估算出影響性，讓民防當局能運用這些資訊來執行各項挽救生命的措施。」
加快預警系統的運作速度
TEWS 系統的目標是提早發現海嘯威脅，向受影響的地區發布警告，以盡量減少人員傷亡的數量。
當前有兩種用於分析海嘯影響性的方法。人們按照地震規模及沿海地區到震央的距離，通過決策矩陣來估計海嘯對沿海地帶的影響性。Macías 說這種方法太粗略又極不準確，還存在諸多缺點。
第二個方法則是靠著經預先計算的潛在海嘯情境大型資料庫，依不同的震央位置、地震規模及其他參數進行模擬。資料庫裡模擬的海嘯可用於評估真實海嘯的影響性。只是如果海嘯不符合預先計算的情境，系統便無法提供相關資訊，也不能即時進行計算。
傳統的數值模型需要約十小時，才能對2011年東日本地震造成的日本東北地方巨大規模海嘯進行單次模擬。相較之下，Tsunami-HySEA 模型使用兩個 NVIDIA Tesla P100 GPU，在短短四到五分鐘內便能計算出這樣的事件。
Tsunami-HySEA 即時評估海嘯影響性的能力，為 TEWS 提供了最準確的資訊，以提醒人們遷移到更高的地方進行避難。它還能產生資料，以較過去更快的速度建立更精準的未來海嘯情境資料庫。對於更多使用者來說，這些硬體的價格也更為經濟實惠和平易近人。
Tsunami-HySEA 利用加勒比海的潛在震源來模擬可能發生的海嘯事件。
這項成就使得馬拉加大學的 EDANYA 小組成為 NVIDIA 2018年全球影響力大獎的四位決賽入圍者。此獎項每年提供了20萬美元給運用 NVIDIA 技術，在解決全球最重大社會與人道問題方面有突破性進展並產生廣泛影響的研究人員或機構。
將應用範圍拓展到海嘯之外的地方
EDANYA 小組是第一批建議將 GPU 用於海嘯模擬作業的研究團隊。根據馬拉加大學數值方法單位主任 Manuel Castro 的說法，他們在2005年便開始研究這個問題，2009年發表了首篇通過同儕評論的報告。
該小組的出色成就也鼓勵其他研究人員在各自的工作中採用 GPU。
「在我們提出這個方法後，已經在 GPU 及 CUDA 語言裡執行了其它海嘯程式碼，但我們仍是第一個為 TEWS 提供完整軟硬體解決方案的隊伍。」Castro 說。
Tsunami-HySEA 目前處於義大利國立地球物理與火山學研究中心，以及歐盟委員會聯合研究中心的前期階段，且正在國家地理研究所進行測試。
EDANYA 小組日後還打算修改 Tsunami-HySEA 的程式碼，以用於山崩和風暴潮等其它自然災害。
Macías 說：「執行此類快速模擬作業所需的硬體基礎設施，如今成本極為低廉，海嘯易發生地區裡的發展中國家便可建立自己的海嘯洪災測繪資源，甚至是執行即時模擬。我認為結合 Tsunami-HySEA 模型與 NVIDIA GPU 的軟硬體，真正為海嘯研究及 TEWS 帶來新的契機，替這些預警系統開闢了嶄新視野。」
我們將在3月26-29日於矽谷舉行的GPU 科技大會上宣布2018年全球影響力大獎得主。如要報名參加今年的大會，請至 GTC 報名網頁。
其他入圍2018全球影響力大獎的候選人，包括麻省總醫院及普林斯頓大學。
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