В климатической доктрине России констатируется, что «глобальное изменение климата создает для РФ … ситуацию, которая предполагает необходимость заблаговременного формирования всеобъемлющего и взвешенного подхода государства к проблемам климата и смежным вопросам на основе комплексного научного анализа экологических, экономических и социальных факторов». Авторы доклада, среди которых представители междисциплинарной научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы и искусственный интеллект», рассказали об основах современных вычислительных технологиях моделирования Земной системы, развиваемых совместно учеными МГУ имени М.В.Ломоносова и Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН.
Согласно общепринятому определению, Земная система включает атмосферу, океан, верхний слой суши, криосферу, биосферу и определяет среду жизни человека. Прогноз эволюции этой системы представляет собой «суперзадачу для суперкомпьютеров», практическую важность которой сложно переоценить.
В докладе особое внимание было уделено постановкам задач оценки будущих изменений климата, детализированного моделирования пограничного слоя атмосферы и деятельного слоя суши; последние два слоя составляют «энергетический фокус» Земной системы и одновременно область функционирования социосферы и экономики. Подчеркивается, что участие России в международных климатических программах является единственной возможностью развивать на современном уровне отечественные модели Земной системы, поскольку такие программы проводят независимую коллективную экспертизу результатов моделирования многочисленными научными группами. Динамика компонентов Земной системы описывается на основе уравнений термогидродинамики, что составляет внутреннее математическое единство подобных моделей. Докладчиками были рассмотрены численные методы реализации таких уравнений, их отображение на архитектуру современных и перспективных суперкомпьютеров, ряд фундаментальных результатов, полученных коллективом в области геофизической гидродинамики и динамики климата.
В докладе показаны современные вызовы науки о климате, возможности и перспективы использования как традиционного математического аппарата, так и машинного обучения для решения актуальных задач прогностического моделирования.