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人口生活在沿海流域县或教区
沿海墨西哥湾沿海社区是最严重的-ALSO高浓度的能源资源使其成为许多大规模碳 - 捕获存储FACI的国家集线器Lity
本地社区和能源基础设施海洋的邻近使得极大容易受到在频率的严重天气事件中可能引起的损坏，这两种频率都在增加每飓风季节的强度
在UT Austin的CIINCE，正在努力使飓风的风暴浪涌预测比以往任何时候都更准确地准确
由于能源部（DOE）的新授予，道森将领导跨学科研究项目来开发计算“数字双胞胎“桥梁通过人工智能（AI）和机器学习（ML）技术桥接多物理模拟和知识发现之间的差距，称为Musikal简单地，数字双胞胎是一个虚拟表示通过传感器提供的定期实时数据更新跨越其整个生命周期的对象或系统
使用模拟，机器学习和其他决策技术，数字双胞胎可以帮助预测未来的性能和行为
道森的团队一直在为本赛季最大的风暴，飓风Ida
和风暴浪涌专家将是第一个告诉您每个都带来自己的独特特征
，但仍然可以从每个人提供教训，这可以在每种情况下通知未来的回答
当飓风模型正在运行时，测量正在沿着海岸线和海洋的非常谨慎的地方收集，例如 - 但这些点不代表可能影响的每个区域中的每个点都不代表
“”我们需要提供一个提供的模型附加信息
如果我们有可用于使用的数据，它可以更好地通知Mo我们目前正在运行的Dels，“道森说
”然后我们可以返回并将模型与更准确的图片进行比较
“数字双胞胎已经为各种开发了从现代飞机设计到有助于管理整个城市的系统
在极端天气建模的背景下，通过结合关于之前的风暴的知识，技术可以在实时实现风暴行为的更快预测借助AI和ML
“这些模型非常复杂，可能需要数小时在超级计算机上模拟
如果我们可以根据从现有飓风收集的数据使用的数据，那么我们可能会在实时提供更快的预测，“道森说
通过先进的科学计算研究（ASCR）计划，DOE将支持德克萨斯大学奥斯汀，路易斯安那州立大学德克萨斯大学的实验和计算科学家协作团队，巴黎圣母院和太平洋西北大学国家实验室
他们将由道森和奥德研究所核心系师，Tan Bui-Thanh队（Tan Bui-Thanh）举办的劳森（Dawson）（Dawson教授）
其他UT专家参与，包括Bridget Scanlon和来自UT的经济地质局和Dev Niyogi局的亚历山大太阳宗梁来自杰克逊地球科学学院的杨
母鹿最近一直在投资地球系统的发展气候研究模型
道森表示，他期待着研究与气候直接相关的研究预测
“我认为这将是一个突破性的项目，并与我们建立20年的专业知识保持良好，”道森说
“”与部门联系起来能源开发更长的规模预测，因为未来的气候是非常令人兴奋的，发展能源部门和整个社会的速度预测非常令人兴奋
“”科学研究的综合计算和数据基础设施系列能源部通过UT提供5美元200万平方百万奥斯汀收到300万美元
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