El BSC y BCAM unen fuerzas para mejorar las herramientas de inversión y modelado electromagnético en el marco del proyecto PIXIL

El proyecto PIXIL (Pyrenees Imaging eXperience: an InternationaL network) busca contribuir a la innovación y competitividad de la energía geotérmica en el área transfronteriza entre España y Francia, y generar así oportunidades para avanzar hacia la transición energética.

PIXIL propone desarrollar algoritmos innovadores para resolver problemas de imágenes geofísicas aplicadas a la energía geotérmica. En este sentido, el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) unen fuerzas para mejorar las herramientas de inversión y modelado electromagnético en el marco del proyecto PIXIL. En concreto, se busca integrar algoritmos de aprendizaje profundo implementados por el BCAM a la herramienta de modelado electromagnético desarrollada por el BSC con el objetivo de reunir lo mejor de ambos mundos para obtener un núcleo de inversión robusto y de vanguardia que contribuya a los objetivos del proyecto. Cabe señalar que el principal criterio para evaluar la eficiencia de estos algoritmos será el potencial que tienen en la mejora de la competitividad de la industria regional.

La colaboración BCAM-BSC es fundamental para la Acción 3 del proyecto PIXIL que se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos numéricos para imágenes geofísicas. Estos tipos de algoritmos son capaces de reproducir la respuesta de diferentes materiales a la excitación externa, ya sea electromagnética o mecánica, con el fin de analizar las respuestas reales (datos) e inferir modelos del subsuelo lo más correctos posible sin necesidad de perforarlo. La respuesta del subsuelo se modela mediante algoritmos numéricos que permiten reproducir el comportamiento del sistema en un ordenador.

Uno de los principales objetivos del proyecto es producir un conocimiento altamente diferenciador e innovador en el contexto de la energía geotérmica. Por lo tanto, trabajar en el desarrollo de un código HPC para inversión electromagnética basado en técnicas de Deep Learning representa un paso importante para alcanzar este objetivo.

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