Globale Herausforderungen wie der Klimawandel und Pandemien erfordern interdisziplinäres Fachwissen und verlangen aufgrund ihrer inhärenten Komplexität nach Lösungen in großem Maßstab. Daher zielt HiDALGO darauf ab, Synergien zwischen Modellierung, Datenerfassung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung zu erforschen und gleichzeitig eine bessere Skalierbarkeit auf aktuellen und zukünftigen HPC- und KI-Infrastrukturen zu erreichen, um hochskalierbare Lösungen zu liefern, die pre-Exascale-Systeme effektiv nutzen können. Das Projekt konzentriert sich auf fünf Anwendungsfälle aus dem Umweltbereich: Verbesserung der Luftqualität in städtischen Ballungsräumen, Energieeffizienz von Gebäude, erneuerbare Energiequellen, Waldbrände und meteorologische Vorhersagen. Das HLRS agiert als Technischer Manager in HiDALGO und trägt zu einer Vielzahl an wissenschaftlichen und technischen Arbeiten bei. Hierzu zählt nicht nur die Bereitstellung von Infrastrukturen (HPC und KI) zur Erfüllung der Projektarbeiten, sondern auch die aktive Arbeit an der Optimierung und Skalierung von Pilotanwendungen inkl. Benchmarking. Hierbei unterstützt das HLRS Projektpartner, insbesondere den Anwendungsfall "Urban Air Project" mit seiner Expertise im Bereich Städteentwicklung und Visualisierung. HiDALGO legt zudem großen Wert auf Skalierbarkeit der Lösungen, der optimalen Anpassung der Software an die Infrastruktur (Co-Design) durch den Einsatz geeigneter Benchmarking-Methoden und algorithmischer Optimierungsmethoden. Dies ermöglicht den effizienten Einsatz von HPC-Systemen der Spitzenklasse zur Simulation komplexer Strukturen mit einer wesentlich höheren Genauigkeit, die bei Berechnungen mit Cloud-Lösungen nicht erreicht werden kann. Die Qualität der HiDALGO2-Lösungen wird unter anderem durch Ensembles und Unsicherheitsanalysen ("uncertainty quantification") bewertet, die vom HLRS durchgeführt werden.