Erro no processamento paralelo em R ao usar o pacote atakrig

Estou usando o pacote atakrig . Ao definir o número de núcleos como 8 para computação paralela, recebo este erro: 0%Error in serialize(data, node$con) : error writing to connection. Se eu definir o número de núcleos como 4, o processamento paralelo funciona bem (sem erros). Estou recebendo este erro quando uso a função do pacote ataStartCluster().

Encontrei uma solução alternativa para esse problema se eu definisse cl <- parallel::makeCluster(8, type = "PSOCK")em vez de ataStartCluster(). Também comparei os tempos de execução ao usar o parallel::makeCluster()versus sem paralelo, para ver se a computação paralela funciona como esperado, e de fato funciona.

Ao usar cl <- parallel::makeCluster(8, type = "PSOCK")o código paralelo, o tempo de execução é de 1,5 minuto, enquanto ao NÃO usar o código paralelo, o tempo de execução é de 3,2 minutos. O problema é que não tenho esse problema no meu outro laptop, que tem 4 GB de RAM e Windows 10, mas com a mesma versão do R e pacotes que estou usando neste laptop (consulte as informações da sessão abaixo).

O código que estou usando:

library(atakrig)
library(terra)
rpath <- system.file("extdata", package="atakrig")
aod3k <- rast(file.path(rpath, "MOD04_3K_A2017042.tif"))
aod10 <- rast(file.path(rpath, "MOD04_L2_A2017042.tif"))
aod3k.d <- discretizeRaster(aod3k, 1500)
aod10.d <- discretizeRaster(aod10, 1500)
grid.pred <- discretizeRaster(aod3k, 1500, type = "all")
aod3k.d$areaValues$value <- log(aod3k.d$areaValues$value)
aod10.d$areaValues$value <- log(aod10.d$areaValues$value)
## area-to-area Kriging ---# point-scale variogram from combined AOD-3k and AOD-10
aod.combine <- rbindDiscreteArea(x = aod3k.d, y = aod10.d)
vgm.ok_combine <- deconvPointVgm(aod.combine, model="Exp", ngroup=12, rd=0.75)
# point-scale cross-variogram
aod.list <- list(aod3k=aod3k.d, aod10=aod10.d)
aod.list <- list(aod3k=aod3k.d, aod10=aod10.d)
vgm.ck <- deconvPointVgmForCoKriging(aod.list, model="Exp", ngroup=12, rd=0.75,fixed.range = 9e4)
# prediction
cl <- parallel::makeCluster(8, type = "PSOCK")
pred.ataok <- ataKriging(aod10.d, grid.pred, vgm.ck$aod10, showProgress = TRUE, nopar = FALSE)
parallel::stopCluster(cl)

Informações da sessão:

R version 4.4.3 (2025-02-28 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64
Running under: Windows 11 x64 (build 26100)

Matrix products: default


locale:
[1] LC_COLLATE=English_United States.utf8  LC_CTYPE=English_United States.utf8    LC_MONETARY=English_United States.utf8
[4] LC_NUMERIC=C                           LC_TIME=English_United States.utf8    


attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] terra_1.8-42    atakrig_0.9.8.1

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] DBI_1.2.3          KernSmooth_2.23-26 sf_1.0-20          doSNOW_1.0.20      zoo_1.8-13         spacetime_1.3-3    xts_0.14.1        
 [8] e1071_1.7-16       snow_0.4-4         sp_2.2-0           gstat_2.1-3        grid_4.4.3         classInt_0.4-11    foreach_1.5.2     
[15] FNN_1.1.4.1        intervals_0.15.5   compiler_4.4.3     codetools_0.2-20   Rcpp_1.0.14        rstudioapi_0.17.1  lattice_0.22-7    
[22] class_7.3-23       parallel_4.4.3     magrittr_2.0.3     tools_4.4.3        proxy_0.4-27       iterators_1.0.14   units_0.8-7 

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Ao chamar o pacote foreach(ie, library(foreach)), fiz o código rodar com sucesso. Não sei por que e como isso ajudou.