CoeGSS

Das Ziel von CoeGSS ist es, die Kompetenzen von Global Systems Science (GSS) und Höchstleistungsrechnen (High Performance Computing, HPC) und Höchstleistungs-Datenanalyse (High Performance Data Analysis, HPDA) zu verbinden, um Entscheidungsprozesse zur Lösung globaler Probleme zu unterstützen.

Drängende globale Probleme sind häufig hochkomplexer Natur und erfordern die Erforschung von Fragen, für die eine Vielzahl interdependenter Dimensionen berücksichtigt werden muss - wie etwa die Frage der Ausbreitung von erneuerbare-Energien-Transportmittel im Zusammenhang mit dem Klimawandel. Hier erreicht die erforderliche Datenmenge zur Bearbeitung der Fragen schnell eine Größenordnung, die nur durch HPC und HPDA zu bewältigen ist. In Krisensituationen, z.B. bei der Ausbreitung von Epidemien, müssen Ergebnisse dazu unter großem Zeitdruck berechnet werden, was auch besonders leistungsfähige Arbeitsplatzrechner überfordern würde.

CoeGGS wird für drei Fallbeispiele globaler Herausforderungen Pilotstudien durchführen. Für diese Pilotstudien werden HPC-basierte Synthetische Populationen entwickelt, um globale "Ansteckungs-Dynamiken" zu erforschen. Die drei Fallbeispiele sind:

• Die Verbreitung gesundheitsrelevanter soziale Gewohnheiten
• Die Möglichkeit von grünem Wachstum
• Die Dynamik globaler Verstädterung.

Insbesondere bei der Dateninterpretation und Wissensgenerierung sollen Wissenschafts- und Praxisexperten für das jeweilige Fallbeispiel in die Pilotstudien einbezogen werden. Dafür werden Experten-Workshops durchgeführt.