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Trabalho desenvolvido na UFSM é incorporado ao sistema de previsão ionosférica do Inpe



Neste semestre, a disciplina Programação de Alto Desempenho, ofertada no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFSM, adotou um método de aprendizagem baseado em problemas, aplicado a um caso real oriundo do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe). A disciplina aborda conceitos, métodos e tecnologias para aproveitar ao máximo as características de modernos recursos computacionais, visando à solução de problemas que demandem alto poder de processamento.

O problema abordado nesta edição da disciplina foi o sistema de previsão ionosférica Supim-Davs (Sheffield University Plasmasphere-Ionosphere Model/Data Assimilation and Visualization System). Esse sistema executa simulações diárias, em computadores servidores do Inpe, para fornecer uma previsão do conteúdo total de elétrons na ionosfera para a América do Sul.

A ionosfera é uma camada superior da atmosfera, ionizada pela radiação solar. O conteúdo total de elétrons na ionosfera interfere nos dados de posicionamento de dispositivos de GPS (Global Positioning System), portanto as simulações são de grande importância na prevenção de erros de posicionamento. O sistema, diariamente, executa simulações que podem durar mais de 3 horas para fornecer previsões com quase 24 horas de antecedência, publicadas no endereço www2.inpe.br/climaespacial/portal/tec-supim-previsao.

No trabalho desenvolvido pelos alunos Iago Corrêa, Lucas Ferreira e Rhauani Fazul, juntamente com a professora da UFSM Andrea Charão e o tecnologista do Inpe Adriano Petry, foram investigados gargalos de desempenho no sistema Supim-Davs e exploraram-se diferentes implementações de um algoritmo que calcula interpolações, essenciais ao funcionamento desse sistema.

O trabalho culminou em alterações no sistema, reduzindo o tempo das interpolações a cerca de um terço do tempo original. Essa melhoria significativa está agora em operação no sistema do Inpe, contribuindo para a produção de resultados relevantes mais rapidamente e com melhor aproveitamento de recursos.


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