Ivan, em uma entrevista em 04 de dezembro de 2012, me diz que “para rodar [simulações] de milhares de anos, temos que simplificar muito, ou então não temos computadores suficientes”. Michel fala em termos de computadores falhando, crashing, ou modelos “explodindo”, termos para denotar falhas no processo computacional decorrentes da complexidade dos programas.
Um modelo climático, por gerar uma enorme quantidade de dados, é constantemente produzido e modificado com essas limitações presentes no cotidiano dos cientistas, o que faz com que eles sejam obrigados a constantemente modificar os dados e variáveis no modelo, de forma a simplificá-los. A capacidade computacional não permite que eles rodem milhares de anos de simulações, com o enorme conjunto de cálculos que as possibilitam, sem que reduções e traduções constantes sejam feitas.
Para rodar um modelo, eles fazem uso de algum modelo de supercomputador, necessário para processar a quantidade gigantesca de cálculos e dados computacionais em tempo suficiente para que as pesquisas ocorram - muitas das rodagens das simulações demoram semanas ou meses para serem processadas. Além da necessidade de processamento veloz, é preciso haver uma enorme capacidade de armazenamento, para a quantidade de dados gerados pela simulação.
Essas supermáquinas exigem acordos e parcerias com instituições diferentes, para o financiamento, a compra e sua instalação. Além disso, uma vez comprada e
157 instalada uma máquina com capacidade suficiente de velocidade e armazenamento, seu acesso não está automaticamente garantido. Há disputas pelo tempo de uso, entre os diferentes projetos da instituição, com limitações de tempo para cada pesquisador, e há questões de infraestrutura a serem enfrentadas.
Andre: Você utiliza supercomputador para rodar seus modelos desde quando? Qual máquina utilizava aqui?
Michel: Em meu doutorado, fora do Brasil, usava um modelo de circulação geral atmosférico para o globo e fazia estudos de dinâmica climática regional para a América do Sul. Fiz amizade com o controlador do supercomputador, o técnico responsável, e sempre estourava meu tempo, porque tínhamos apenas uma hora de processamento por mês.
(...) Quando voltei para esta Instituição, não tínhamos um supercomputador. Fizemos uma parceira com a [Universidade A]para utilizar a máquina deles por acesso remoto. Eles tinham um dos supercomputadores mais utilizados do mundo.
Em sua instituição, ainda não existe um supercomputador para a sua área, e ele atualmente utiliza um cluster para rodar os modelos que utiliza.
Andre: Qual a diferença entre essas máquinas?
Michel: O supercomputador é uma máquina só, com um processador interligado. O mini-supercomputador é como um pedaço dela, tem a mesma estrutura, só que menor. O cluster, que é o que usamos aqui, são diferentes módulos de processador, você vai juntando oitenta, cem módulos de CPUs, como as de um computador normal, e constrói o que você quiser, inclusive um supercomputador.
Andre: Como vocês compram isso?
Michel: Compramos o cluster e o “minisuper” com o dinheiro da reserva técnica de nossos projetos temáticos e pedimos dinheiro para o Ministério da Ciência,
158 [Tecnologia e Inovação], além do dinheiro que temos em nossos projetos de pesquisa.
Há limitações quanto ao financiamento. Eles haviam pedido anteriormente centenas de milhares de dólares para um cluster para sua instituição, mas a FAPESP não autorizou. Eles estão com um cluster atualmente que custou metade do valor negado. Ele cita, como uma das razões, a compra do supercomputador Tupã de 40 milhões de reais pela FAPESP e pelo MCTI, instalado no Inpe, e a consequente pressão da FAPESP sobre os pesquisadores de mudanças climáticas, para que utilizem o Tupã.
Andre: como se dá a compra desses clusters que vocês usam aqui?
Michel: Os vendedores das empresas oferecem descontos e escolhemos baseado no custo e na capacidade de processamento. Para a instalação, analistas em computação fazem isso por nós e apresentam as melhores opções entre custo e capacidade.
O maior problema dessas máquinas é que elas consomem muita infraestrutura e energia, o que é um problema. Isso é sempre frisado nas reuniões do Departamento. Precisamos de salas para instalá-los, assim como forro e piso especiais, cabeamento, ar-condicionado, e os pesquisadores têm que saber de nossas limitações físicas.
(...) O Tupã, por exemplo, no começo só conseguia processar com trinta por cento de sua capacidade. Não havia energia suficiente para fazê-lo funcionar. A Eletropaulo teve que instalar um linha de energia específica para poder suportar a energia que ele consome.
Andre: Mas se a FAPESP está pressionando para usá-lo e vocês não têm um supercomputador, por que não o usam?
Michel: Somente trinta por cento do tempo de processamento [do Tupã] pode ser usado por pesquisadores de fora do Inpe e o problema é que precisamos todos de muito tempo para rodar [os modelos]. O Tupã está disponível, mas não está. Poucos têm usado.
159 Não está muito claro como eles darão support (apoio técnico) de forma prontificada às demandas.
O pesquisador tem um problema inicial, o de como simular, como realizar experimentos virtuais com os fenômenos que estuda. Para escolher a forma de simular um modelo e escolher uma máquina capaz de rodar um modelo com alta demanda de capacidade computacional, ele precisa fazer alianças, interessar outras instituições a se unirem a ele.
Na rede em que constrói para rodar experimentos simulados, ele busca alianças que lhe garantam ganhos materiais, como o acesso e o suporte técnico ao uso de uma máquina, a instalação e uso do próprio modelo. É preciso interessar112, buscar associações com instituições de financiamento de pesquisa, instituições que permitam o uso de supercomputadores por pesquisadores de fora, ou que façam a venda de tais máquinas, associações pessoais com técnicos de laboratórios, e também com seus colegas locais, devido às necessidades materiais de instalação, além da distribuidora de energia local, devido à extensão da rede elétrica.
Essas alianças afetam diretamente a forma como pesquisador produz seus experimentos virtuais e elas são centrais para as escolhas entre diferentes modelos disponíveis.
Ivan e Michel demonstram isso ao relatar os motivos das escolhas de modelos climáticos. Ivan narrou a história da escolha dos primeiros modelos climáticos importados para o Brasil pelo Inpe nos anos 1990. Cabe notar que ele não participou desta história, pois nos anos 1990 estava envolvido em pesquisas em outra área da física, mas a conhecia desde seu envolvimento com a ciência climática e pesquisadores sêniores nos anos 2000.
Andre: De onde vieram os modelos que vocês utilizam [na Instituição A]?
Ivan: Os primeiros modelos foram desenvolvidos nos anos 1950 e 1960 após a invenção do primeiro supercomputador
160 em 1949. Eram equações numéricas de dinâmica dos fluidos, supersimplificado.
Os modelos são sempre filhos de outros. O primeiro modelo brasileiro foi desenvolvido a partir do modelo do COLA [Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies], nos Estados Unidos. Foi um programa dado por eles. Os pesquisadores brasileiros aprenderam a usá-lo e levaram-no para o CPTEC [no Inpe] recém-fundado.
Andre: Por que escolheram esse modelo e não outro? Ivan: Para os primeiros modelos, eles foram atrás de várias universidades nos anos 1970 e 1980. E utilizaram [o modelo A] do lugar que os aceitou. Modelos são códigos e equações em conjunto, e os pesquisadores pegaram sem pagar por esse conjunto.
Michel, em contrapartida, havia participado em primeira mão da importação de um modelo nos anos 1990.
Andre: Qual a motivação para a escolha deste modelo e não outros? Você descartou outras opções? Como se dá essa escolha?
Michel: Fizemos uma cooperação com a [Universidade B], do [País B]. Fiz um curso de dois meses lá, para trabalhar com [o modelo C da Instituição C do País C]. Um dos pesquisadores de lá era doutor pela [Universidade D], do [País C], e o convidei para instalar o modelo [C] aqui. Depois fiz um curso no [País C] para trabalhar com esse modelo e por isso o trouxe. Levei dois alunos comigo para fazer suas teses de doutorado.
A motivação pela escolha do modelo da Instituição do [País C] foi o suporte da [Instituição C] ao uso gratuito do modelo que eles ofereciam até você ficar acostumado ao modelo deles. Além disso, é um modelo aberto. Você pode trabalhar em cima desse modelo. Optamos pelo modelo regional, que torna possível fazer a previsão de clima regional. Somente grandes centros do mundo detinham essa técnica [de previsão climática regional]. Mas nós não fazemos previsão além dos treinamento que damos a nosso corpo discente.
161 “Aprender a usar”, “ficar acostumado” com um modelo novo referem-se tanto a conhecer quais os tipos de parametrizações que o modelo utiliza, como elas funcionam com as diferentes variáveis e interações, mas também seu código de programação. Além do conjunto de equações e parametrizações, que compõe o que os pesquisadores chamam de “a forma de representação dos fenômenos naturais”, os códigos são parte essencial dos modelos; são centrais nas escolhas que os pesquisadores fazem entre quais modelos utilizar.