CyberTraining: DSE: Cross-Training of Researchers in Computing, Applied Mathematics and Atmospheric Sciences using Advanced Cyberinfrastructure Resources
网络培训:DSE:利用先进的网络基础设施资源对计算、应用数学和大气科学领域的研究人员进行交叉培训
基本信息
- 批准号:1730250
- 负责人:
- 金额:$ 50万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2017
- 资助国家:美国
- 起止时间:2017-09-01 至 2021-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project will develop a training program for cross-training of participants, including graduate students, postdocs, as well as junior faculty, from three disciplines (Computing, Mathematics, and Atmospheric Sciences) to foster multidisciplinary research and education using advanced cyberinfrastructure (CI) resources and techniques. The training focus will be Atmospheric Sciences topics that require knowledge and skills of high performance computing (HPC) and Big Data. The impacts of this "Data + Computing + Atmospheric Sciences" training program include 1) prepare a better scientific workforce for advanced CI; 2) broaden CI adoption and accessibility for trainees recruited nationwide; 3) complement curricular offerings through multidisciplinary research training and team-based projects. The project, thus, serves the national interest, as stated by NSF's mission, by promoting the progress of science and advancing the national prosperity and welfare.The training program will focus on modeling and analysis of atmospheric radiation budget. Clouds play an important role in Earth's climate system, particularly its radiative energy budget. New technical advances of cloud simulation in numerical global climate models (GCM) usually come with high computational cost, which makes HPC an indispensable tool. The advances of satellite-based remote sensing techniques have made a significant change in our way to observe the state of the atmosphere and evaluate GCM, and have led to growing amount of large datasets. Because of these advances and changes, more than ever, HPC and Big Data have become parts of essential knowledge and skills to tackle some of the most challenging questions in Atmospheric Sciences. The project will conduct cross-training of participants on a wide range of levels, including graduate students, postdocs, as well as junior faculty from the areas of Computing, Applied Mathematics, and Atmospheric Sciences. The goal of the project is to foster multidisciplinary workforce development and collaboration using advanced CI resources and techniques. The training program includes 1) customized course design for three disciplines with commonalities and differences; 2) online instruction on selected topics in HPC, Big Data, Applied Mathematics, and Atmospheric Sciences; 3) faculty-assisted team-based research projects.
该项目将为来自三个学科(计算、数学和大气科学)的参与者(包括研究生、博士后和初级教师)制定一个交叉培训计划,以利用先进的网络基础设施(CI)资源和技术促进多学科研究和教育。培训重点将是大气科学主题,需要高性能计算(HPC)和大数据的知识和技能。“数据+计算+大气科学”培训计划的影响包括:1)为高级CI培养更好的科学人才;2)扩大CI在全国范围内的采用和可及性;3)通过多学科研究培训和团队合作项目来补充课程内容。因此,正如NSF的使命所述,该项目通过促进科学进步和促进国家繁荣和福利来服务于国家利益。培训计划将侧重于大气辐射预算的建模和分析。云在地球气候系统中扮演着重要的角色,尤其是它的辐射能量收支。全球数值气候模式(GCM)云模拟的新技术进步往往伴随着高昂的计算成本,这使得HPC成为不可或缺的工具。卫星遥感技术的进步使我们观测大气状况和评估大气环流的方式发生了重大变化,并产生了越来越多的大型数据集。由于这些进步和变化,HPC和大数据比以往任何时候都更成为解决大气科学中一些最具挑战性问题的基本知识和技能的一部分。该项目将对不同层次的参与者进行交叉培训,包括研究生、博士后以及来自计算机、应用数学和大气科学领域的初级教师。该项目的目标是利用先进的CI资源和技术促进多学科劳动力的发展和协作。培训方案包括:1)针对三个具有共性和差异性的学科定制课程设计;2) HPC、大数据、应用数学、大气科学等学科专题在线授课;3)教师协助的团队研究项目。
项目成果
期刊论文数量(34)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Performance Benchmarking of Parallel Hyperparameter Tuning for Deep Learning Based Tornado Predictions
- DOI:10.1016/j.bdr.2021.100212
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- 期刊:
- 影响因子:3.3
- 作者:Basalyga, Jonathan N.;Barajas, Carlos A.;Wang, Jianwu
- 通讯作者:Wang, Jianwu
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- 影响因子:0
- 作者:C. Barajas;M. Gobbert;Jianwu Wang
- 通讯作者:C. Barajas;M. Gobbert;Jianwu Wang
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- 发表时间:2020-12
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Manzhu Yu;J. Bessac;Ling Xu;A. Gangopadhyay;Y. Shi;Jianwu Wang
- 通讯作者:Manzhu Yu;J. Bessac;Ling Xu;A. Gangopadhyay;Y. Shi;Jianwu Wang
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- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:2.9
- 作者:Huachao Song;Jianwu Wang;Jinghan Tian;Jingfeng Huang;Zhibo Zhang
- 通讯作者:Zhibo Zhang
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- 发表时间:2021-01
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Jonathan N. Basalyga-;Carlos A. Barajas;M. Gobbert;P. Maggi;J. Polf
- 通讯作者:Jonathan N. Basalyga-;Carlos A. Barajas;M. Gobbert;P. Maggi;J. Polf
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