Làm cách nào các nhà khoa học và siêu máy tính có thể sản xuất nước uống từ nước biển
Loại bỏ muối khỏi nước biển là một thách thức lớn. Các nhà nghiên cứu có thể có câu trả lời, nhưng sẽ phải cần đến rất nhiều sức mạnh xử lý của máy tính.
Aleksandr Noy có nhiều kế hoạch lớn cho một công cụ rất nhỏ. Là một nhà khoa học giàu kinh nghiệm tại Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore, Noy đã dành một phần quan trọng trong sự nghiệp của mình để hoàn thiện một công nghệ xử lý chất lỏng cao cấp có tên là khử muối – loại bỏ muối trong nước biển. Thứ ông sử dụng là một ống nano cacbon. Vào năm 2006, Noy đã rất táo bạo khi áp dụng một lý thuyết cấp tiến: Có lẽ các ống nano – các ống siêu nhỏ và chỉ có thể nhìn thấy nếu dùng kính hiển vi điện tử – có thể đóng vai trò là bộ lọc khử muối. Điều đó phụ thuộc vào độ rộng của ống. Miệng ống cần đủ rộng để các phân tử nước chảy qua, nhưng phải đủ nhỏ để chặn các phân tử muối lớn hơn, thứ khiến nước biển không thể dùng làm nước uống. Nếu đặt đủ các ống nano cacbon lại với nhau, có thể chúng ta sẽ có cỗ máy tạo nước sạch hiệu quả nhất thế giới.
Ống nano cacbon nhỏ như thế nào?
Đường kính tơ nhện
4.000 nanomét
50 ống nano carbon
Mỗi ống có đường kính 0,8 nanomét
Hầu hết các đồng nghiệp của ông tại phòng thí nghiệm đều bác bỏ ý tưởng này, vì nghĩ đó chỉ là khoa học viễn tưởng. "Thật khó tưởng tượng nước có thể chảy qua những chiếc ống siêu nhỏ như vậy", Noy nói. Nhưng nếu lý thuyết ống nano là chính xác, thì những lợi ích mà công nghệ đó mang lại sẽ là vô cùng to lớn. Ngày nay, có khoảng 1,2 tỷ người, chiếm 1/6 dân số toàn cầu, đang sống ở những khu vực thiếu nước trên thế giới. Khử muối có thể là một giải pháp hiệu quả, nhưng cơ sở hạ tầng ngày nay tiêu thụ rất nhiều năng lượng (và tiền bạc) để làm nóng nước biển hoặc để truyền nước biển qua các hệ thống lọc phức tạp. Nếu phương pháp lọc bằng ống nano hoạt động hiệu quả, chúng có thể giúp giảm đáng kể nạn thiếu nước trên toàn thế giới.
Aleksandr Noy
Nhà khoa học nghiên cứu cao cấp, Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore
Nhóm của Noy đã thiết kế một thử nghiệm lọc đơn giản và cho chạy qua đêm. Sáng hôm sau, hai trợ lý nhận thấy có một vũng nước trên sàn phòng thí nghiệm; nước đã chảy qua các ống nano nhanh đến mức bể chứa nhỏ dùng để thu chất lỏng đã đầy tràn. Các nhà nghiên cứu sau đó xác nhận rằng tốc độ dòng nước qua các ống nano cacbon cao gấp 6 lần so với các bộ lọc được sử dụng trong các nhà máy lọc nước biển hiện nay.
Vũng nước đó có thể nhỏ, nhưng đó là một trong những khám phá lớn nhất trong sự nghiệp của Noy. "Thí nghiệm rất thú vị", anh nhớ lại, "vì không ai biết chuyện gì sẽ xảy ra". Bây giờ, khi mọi người đã biết, vẫn còn có một thách thức lớn, một thách thức có thể vượt qua nếu sức mạnh tính toán đủ lớn.
Thật may mắn, các nhà khoa học sắp chứng kiến một bước đột phá có tên gọi là điện toán exascale (Google có thể đạt được điều này bằng cách kết nối một số lượng lớn máy tính thông qua đám mây). Exascale sẽ vượt mặt các siêu máy tính mạnh nhất hiện nay. Khả năng xử lý cực cao này sẽ là một tài sản lớn để các nhà nghiên cứu tìm ra cách làm cho ống nano hoạt động như bộ lọc nước quy mô lớn. Các ống này và hàng tỷ phân tử chảy qua chúng là quá nhỏ nên khó nghiên cứu chi tiết, và việc thử nghiệm thực tế với các biến thể khác nhau rất khó khăn và tốn thời gian. Mô hình hóa thông qua máy tính exascale sẽ giúp việc phân tích những chiếc ống nhỏ xíu đó chính xác hơn, làm tăng tốc đáng kể việc nghiên cứu khử mặn bằng ống nano. Trên thực tế, công nghệ này sẽ giúp giải quyết một số vấn đề môi trường khó khăn nhất hiện nay.
Triển vọng của sức mạnh tính toán siêu lớn
Tốc độ tăng cực lớn có thể giúp chúng ta giải quyết những thách thức mà trước đây không thể vượt qua và mang lại những bước đột phá lớn.
-
Nghiên cứu chế tạo thuốc
Hãy tưởng tượng việc sàng lọc qua hàng nghìn tỷ những cách kết hợp thuốc để tìm ra một phương pháp điều trị hoàn hảo cho từng cá nhân.
-
Dự báo thời tiết
Các nhà khí tượng học có thể phân tích các luồng dữ liệu để thông báo về tình hình thời tiết khắc nghiệt cho mọi người trước tận 4 tuần.
-
Dịch ngôn ngữ
Dịch ngôn ngữ theo thời gian thực có thể trở thành một tính năng phổ biến trên điện thoại thông minh.
Đối với những người không thành thạo thuật ngữ này ở Thung lũng Silicon, thì exascale nói đến sức mạnh mà thế hệ siêu máy tính tiếp theo có thể cung cấp. Một máy tính exascale sẽ có khả năng xử lý một tỷ tỷ phép tính mỗi giây. Máy tính đó mạnh hơn 11 lần so với Sunway TaihuLight của Trung Quốc, máy tính nhanh nhất hiện đang được sử dụng. Exascale tương đương với sức mạnh xử lý của khoảng 50 triệu máy tính xách tay nối mạng.
Trên thế giới hiện đang diễn ra một cuộc đua chế tạo cỗ máy exascale đầu tiên, và cỗ máy đó sẽ cho phép các nhà khoa học xem xét lại mọi thứ, từ vật lý lý thuyết đến dự báo thời tiết cho một khoảng thời gian dài. Nhưng những nghiên cứu như quá trình tìm hiểu về ống nano của Noy có thể sẽ là một trong những dự án đầu tiên tận dụng được lợi thế của khả năng điện toán gia tăng.
George Dahl
Nhà khoa học nghiên cứu, Nhóm Google Brain
"Một bước nhảy vọt về sức mạnh tính toán sẽ mang lại lợi ích to lớn cho khoa học vật liệu, nghiên cứu dược phẩm và hóa học", ông George Dahl, một nhà khoa học nghiên cứu của nhóm Google Brain cho biết. "Tất cả các lĩnh vực nghiên cứu này đòi hỏi phải xây dựng các mô hình phân tử trên máy tính, một hoạt động đòi hỏi nhiều năng lực xử lý", ông Dahl giải thích. "Đây là những bước tính toán rất chậm đối với mỗi phân tử hoặc vật liệu mà chúng ta muốn phân tích", Dahl cho biết.
Nhưng không chỉ có như vậy. Nếu bạn áp dụng công nghệ máy học – một công nghệ cũng hưởng lợi từ những tiến bộ trong sức mạnh tính toán – cho các mô phỏng phân tử, bạn sẽ có được công suất cao gấp đôi. "Bạn có thể sử dụng công nghệ máy học kết hợp với khoa học vật liệu để tìm ra tất cả các vật liệu mới".
Đây chính xác là loại tiến bộ có khả năng dẫn đến một bộ lọc nước muối tốt hơn, ít tốn kém hơn. Và đó không phải là cách duy nhất mà hệ thống điện toán ở cấp độ exascale có thể giúp giải quyết các vấn đề thách thức về nước trên hành tinh này.
Vì cũng vượt trội trong việc xử lý số lượng dữ liệu đáng kể, hệ thống điện toán exascale có thể giúp ích cho các dự án giống như những gì mà các kỹ sư của Google, Noel Gorelick, người đồng sáng lập nền tảng Earth Engine, và Tyler Erickson, một lập trình viên cao cấp ủng hộ việc tập trung vào các phân tích liên quan đến nước cho nền tảng, đang góp một phần công sức để thực hiện. Nền tảng dựa trên đám mây phân tích dữ liệu môi trường trên quy mô toàn cầu. Một nỗ lực đầy tham vọng gần đây do ông Gorelick và Trung tâm nghiên cứu chung của Ủy ban châu Âu đảm trách, đã tìm cách tạo ra các bản đồ nước mặt có độ phân giải cao trên khắp thế giới. Bằng cách xem các hình ảnh chụp qua vệ tinh trong suốt hơn 30 năm bằng dữ liệu của Earth Engine, nhóm nghiên cứu đã lập bản đồ (và đo lường) sự phát triển của các khối nước trên Trái đất trong nhiều thập kỷ, cho thấy sự biến mất của các hồ, sự khô cạn của các dòng sông cũng như sự hình thành các khối nước mới. Chỉ riêng việc tải các dữ liệu này, nếu tiến hành liên tục trong một lần, cũng sẽ mất tới 3 năm. Đó là một kho lưu trữ lớn, ông Erickson nói, nhưng exascale sẽ cho phép nhóm thu thập nhiều thông tin hơn nữa với tốc độ nhanh hơn rất nhiều để tạo ra các bản đồ chính xác hơn.
"Còn có những nguồn dữ liệu khác mà chúng ta có thể xem xét nếu có nhiều năng lực xử lý hơn", ông Errickson cho biết. Ông chỉ ra rằng một cỗ máy tính exascale có thể khai thác nguồn tài nguyên bị đánh giá thấp nhất thế giới, đó là các nhà khoa học công dân. Hãy tưởng tượng nếu bất cứ ai sử dụng máy bay không người lái để quay video HD đều có thể tiếp cận dự án lập bản đồ nước. "Đó sẽ là một lượng dữ liệu khá lớn", ông nói. Học sinh trung học điều khiển DJI Phantoms bên trên các con sông và cửa sông có thể tải video lên Google Cloud, và nhờ sức mạnh của máy tính exascale, các video đó thể được gửi và xác định vị trí địa lý trên bản đồ thế giới cơ sở của Google, được phân tích và chắt lọc để đưa vào bản đồ kỹ thuật số. Việc dân chủ hóa khoa học trong hành động này có thể hỗ trợ cho việc lập kế hoạch về nông nghiệp, giúp các khu vực chuẩn bị cho thảm họa, hoặc thậm chí giúp theo dõi các thay đổi về sinh thái. Để thúc đẩy các dự án tương tự tại các tổ chức khác, vào năm 2014, Google đã thông báo về việc tặng một petabyte bộ nhớ trên đám mây cho dữ liệu khí hậu cũng như 50 triệu giờ tính toán với nền tảng Google Earth Engine.)
Về phần mình, Dahl nhanh chóng bổ sung rằng những bước nhảy vọt về năng lực xử lý sẽ không giải quyết được mọi thách thức về tính toán. Nhưng ông cho rằng những lợi ích lớn nhất có thể đến từ những cách ứng dụng các bước tiến này mà chúng ta chưa hình dung ra. Ông so sánh với việc phát minh ra kính hiển vi, một thiết bị dẫn đến những khám phá mới. "Có lẽ có một vài thứ mà chúng ta chưa bao giờ nghĩ tới sẽ đột nhiên sẽ trở nên thiết thực," ông nói. Có lẽ nó sẽ cho phép chúng ta xây dựng một thứ gì đó giống như kính hiển vi, một công cụ hoàn toàn mới mà từ đó lại cho phép tạo ra những khám phá mới khác.
Chỉ có 3% nước trên Trái đất là nước ngọt và có thể uống được
Và chúng ta chỉ có thể tiếp cận một phần rất nhỏ trong số đó.
Điện toán hiệu suất cao được đo bằng FLOPS (số phép tính dấu phẩy động trên giây). Chỉ số này có thể áp dụng cho bất kỳ loại máy nào, từ máy tính xách tay cho tới chiếc siêu máy tính nhanh nhất thế giới. Chỉ số FLOPS càng lớn thì tốc độ càng cao; tốc độ càng cao thì độ phân giải càng cao hay khả năng hiển thị càng chi tiết; độ phân giải càng cao đồng nghĩa với các hình ảnh và dự đoán trong mô phỏng máy tính càng chính xác. Điều này đặc biệt có giá trị đối với những nơi như Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia – đang sử dụng máy tính để dự đoán các kiểu thời tiết, những thay đổi về khí hậu và hiện tượng đứt gãy trong lòng đại dương và dọc theo bờ biển.
Các hệ thống Exaflop có thể thực hiện 1018 (một tỷ tỷ) phép tính mỗi giây.
Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) của Hoa Kỳ hi vọng có thể dùng các hệ thống điện toán exascale vào những năm 2020. "Chúng tôi sẽ có thể đưa ra cảnh báo sớm hơn, chính xác hơn về điều kiện thời tiết khắc nghiệt ở phạm vi không gian nhỏ hơn, qua đó bảo vệ tốt hơn tính mạng và tài sản của mọi người", trích lời ông Brian D. Gross, Phó giám đốc Điện toán và truyền thông hiệu suất cao tại NOAA. Các nhà khoa học có thể giúp tăng cường khả năng chống chịu để chuẩn bị cho những sự kiện thời tiết khắc nghiệt, chẳng hạn như một cơn bão với sức tàn phá khủng khiếp, nhờ đó, giúp toàn bộ khu vực hạn chế thiệt hại và tử vong.
Để giúp hình dung rõ hơn về quy mô của sức mạnh tính toán đó, Gross giải thích rằng trong những năm 2000, NOAA sử dụng các hệ thống teraflops (có khả năng thực hiện một nghìn tỷ phép tính mỗi giây). Hệ thống đó có thể theo dõi chính xác các đặc điểm thời tiết có kích thước tương đương với một bang. Ngày nay các hệ thống sử dụng petaflops (một triệu tỷ phép tính mỗi giây), và có thể theo dõi chính xác các đặc điểm thời tiết có quy mô tương đương một hạt. Hệ thống điện toán exascale sẽ cho phép NOAA phóng cận cảnh để thu được nhiều chi tiết hơn – ví dụ: có thể lập sơ đồ chính xác những cơn bão có quy mô tương đương một thành phố. Độ phân giải này cung cấp nhiều thông tin hơn và giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn quy luật hình thành và hoạt động của những cơn bão ở mọi quy mô. "Các mô hình có độ phân giải càng cao thì mô tả càng chính xác các hệ thống thời tiết quy mô lớn như bão, qua đó cải thiện thông tin dự đoán lượng mưa và khả năng theo dõi bão", trích lời Gross. Nói cách khác: Một vài năm nữa, các nhà dự báo thời tiết sẽ rất khó tìm được lý do biện hộ nếu thông tin dự báo thời tiết 5 ngày của họ không chính xác. Và chúng ta sẽ biết nhiều hơn về vị trí và thời điểm chính xác của cơn bão tiếp theo.
Điện toán exascale có thể giúp giải quyết tình trạng thiếu nước ngọt.
Các siêu máy tính tốc độ cao hơn sẽ hỗ trợ các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu bộ lọc khử muối và khử ô nhiễm để tăng lượng nước uống trên thế giới.
Tiếp cận nước ngọt là một thách thức trên toàn thế giới. Từ những tầng ngậm nước cạn kiệt Ả Rập Saudi đến những vùng đất khô cằn của Brazil, hay những vùng trồng lúa mì tại Đại Bình nguyên của nước Mỹ, nơi hạn hán đang lan rộng như những vết nứt trên vỉa hè, tình trạng mất nước đang rất đáng báo động. Một báo cáo tình báo năm 2012 của Mỹ đã kết luận rằng tình trạng thiếu nước ngọt thậm chí còn ảnh hưởng đến an ninh quốc gia. Nhu cầu về nước ngọt dự kiến sẽ cao hơn 40% so với nguồn cung toàn cầu vào năm 2030.
Ramya Tunuguntla
Postdoctoral Researcher, Lawrence Livermore National Laboratory
Đằng sau nhu cầu về nước sạch là bao nhiêu thách thức: nhiệt độ tăng, lượng mưa ít hơn, nhiều người hơn, ô nhiễm và nghèo đói. Tất cả tưởng chừng không thể vượt qua. Nhưng Aleksandr Noy vẫn tin rằng một cỗ máy exascale sẽ giúp ông tạo ra một màng ống nano để lọc nước và cứu sống nhiều người. Ông nói: "Khi có nhiều sức mạnh tính toán, chúng tôi có thể nhanh chóng chạy một bản mô phỏng trên máy tính trước khi bắt tay vào thực nghiệm". "Việc đó thực sự rất có ích, vì nó cho phép chúng tôi tập trung sức lực vào những thử nghiệm khả thi". Vẫn còn có rất nhiều điều cần tìm hiểu: Họ vẫn chưa thiết lập được các phép đo chính xác cần thiết cho việc vận chuyển nước qua các ống nano, và không ai biết vật liệu nào là thích hợp nhất để tạo màng gắn các ống nano, hoặc nên sắp xếp các ống nano như thế nào. "Trong nhiều nghiên cứu lập mô hình ống nano bằng cách mô phỏng, các con số vẫn không khớp", Ramya Tunuguntla, một nhà nghiên cứu hậu tiến sĩ đang làm việc với Noy cho biết. "Đó là một thách thức mà chúng tôi phải vượt qua". Cũng giống như Noy, cô nghĩ rằng một siêu máy tính mạnh mẽ hơn sẽ đưa nghiên cứu của họ lên một tầm cao mới: "Với exascale, chúng tôi có thể chạy những bản mô phỏng dài hơn để thu thập thêm dữ liệu".
Năm 2023, một máy tính mới sẽ được lắp đặt tại Phòng thí nghiệm Livermore. Với sức mạnh tính toán cao gấp 4-6 lần so với hệ thống hiện tại, cỗ máy này, được đặt tên là Sierra, có thể sẽ là bước cuối cùng để exascale cho phép chúng ta quan sát những hình ảnh tuyệt vời với độ phân giải cao, nhờ vào khả năng thực hiện một tỉ tỉ phép tính mỗi giây (FLOPS). Trên thực tế, có thể exascale sẽ có mặt ở một nơi nào đó trước cả năm 2023. Một nhà nghiên cứu hàng đầu tại Livermore nói rằng: trong khi những cỗ máy exascale đầu tiên sẽ bắt đầu xuất hiện ở Mỹ vào khoảng năm 2020, thì Trung Quốc – đối thủ đang có khả năng dẫn đầu cuộc đua – đã khẳng định sẽ giới thiệu một nguyên mẫu vào cuối năm nay, hoặc đầu năm sau, và có người đã gọi tên là "siêu siêu máy tính".
Costas Bekas, người từng 2 lần đoạt giải thưởng Gordon Bell Prize, đồng thời là một chuyên gia về exascale ở phòng thí nghiệm IBM tại Zurich, cho rằng máy tính exascale không phải là điểm cuối – sức mạnh điện toán sẽ còn phát triển. Ông dự đoán sẽ có ngày việc lập mô hình bằng máy tính sẽ cho phép chúng ta khám phá vũ trụ ở cấp độ nguyên tử, chứ không phải chỉ ở mức phân tử.
"Với exascale, cuối cùng chúng ta cũng có thể giải mã những thứ rất phức tạp, giống như hoạt động của các ống nano cacbon, mà không mất quá nhiều thời gian và công sức," Bekas cho biết. "Exaflop sẽ không cứu được thế giới. Chúng ta có quá nhiều vấn đề. Tuy nhiên, nó chắc chắn sẽ làm cho Trái đất trở thành một nơi tốt đẹp hơn".
Còn tại Lawrence Livermore, Aleksandr Noy và Ramya Tunuguntla nạp một màng ống nano khác vào một buồng thử nghiệm, bật một công tắc và thu thập thêm dữ liệu. Không lâu nữa, họ và hệ thống điện toán exascale sẽ sớm có thể thay đổi cuộc sống của hàng tỷ người.
RENE CHUN là một nhà văn ở New York. Tác phẩm của ông từng xuất hiện trên nhiều ấn phẩm, từ The New York Times và The Atlantic đến Wired và Esquire.
Ảnh động: Justin Poulsen
Minh họa: Matthew Hollister
