Globale Herausforderungen wie der Klimawandel und Pandemien erfordern interdisziplinäres Fachwissen und verlangen aufgrund ihrer inhärenten Komplexität nach Lösungen in großem Maßstab. Daher zielt HiDALGO2 darauf ab, Synergien zwischen Modellierung, Datenerfassung, Simulation, Datenanalyse und Visualisierung zu erforschen und gleichzeitig eine bessere Skalierbarkeit auf aktuellen und zukünftigen HPC- und Kl-lnfrastrukturen 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. Der Lehrstuhl für Systemsimulation (LSS) an der FAU entwickelt seit mehr als zwei Jahrzehnten Algorithmen, Methoden und Software für Supercomputer, so dass inzwischen ein Portfolio von zukunftsorientierter, exascale-fähiger open-Source Software entstanden ist. Im Zusammenhang mit HiDALGO sind hier vor allem die Softwarepakete waLBerla und HyTeG relevant. Ersteres realisiert komplexe Multiphysiksimulationen mit dem Lattice Boltzmann Verfahren. Das zweite Paket, HyTeG, implementiert hochskalierende Finite-Element-Löser mit dem Mehrgitterverfahren. Diese beiden Softwaresysteme werden in HiDALGO2 genutzt und erweitert um herausfordernde Simulationsaufgaben beim Transport von Schadstoffen und von Sedimenten zu lösen. Hierbei steht die Grundlagenforschung anhand partikelaufgelöster Modelle im Vordergrund. Dazu soll eine neue Kopplung von Finite-Elementmodellen mit den bereits existierenden Partikel- und Strömungssimulatoren geschaffen werden, die trotz des nötigen Datenaustausches bei der Kopplung eine bestmögliche Skalierbarkeit erreicht.