المحاكاة القوية تحل مشكلة الفيزياء الحيوية

المحاكاة القوية تحل مشكلة الفيزياء الحيوية
تحل المحاكاة القوية مشكلة فيزيائية حيوية - يكشف قسم من سحابة جدار حراري صاعد الطبيعة المعقدة لدوامات الهواء. يمثل كل أنبوب دوامة مضطربة مختلفة. ائتمانات: Sivaramakrishnan Balachandar

باستخدام أحد أكثر الاستخدامات كثافة للحاسوب الفائق HiPerGator حتى الآن من قبل مهندسي جامعة فلوريدا ، تم الانتهاء بنجاح من محاكاة كانت صعبة في السابق مع تطبيقات السلامة من الحرائق المنزلية والتدفئة والتبريد.

بسبب تعقيد حركات الهواء ، لم يكن من الممكن أبدًا محاكاة غيوم الجدران الحرارية بمثل هذه التفاصيل. ومع ذلك ، تمكن فريق البحث بقيادة أستاذ الهندسة في جامعة UF Sivaramakrishnan Balachandar من تتبع دوامات الهواء المضطربة التي تلتف وتدور على مستوى أقل من ملليمتر ، وذلك بفضل الاستخدام المخصص لـ 90٪ من مجموعة HiPerGator للذكاء الاصطناعي لعدة أيام.

وفقًا لـ Balachandar ، "لقد استخدمنا مجموعة HiPerGator AI بالكامل تقريبًا لحل مشكلة لم يتم حلها مطلقًا في مجتمعنا على هذا المستوى من التفصيل." أحد أهم المشاكل في العلوم والهندسة هو التدفق المضطرب. في كل مكان نذهب إليه ، سواء على متن الطائرات أو على مسارات العواصف أو في السحب البركانية ، يؤثر الاضطراب علينا ".

تتكون غيوم الجدار الحراري عندما يرتفع الهواء الدافئ والطفو على طول سطح عمودي. تحدث هذه العملية أثناء حرائق المنازل ويمكن أن تنشر الحرائق بسرعة إذا تركت دون رادع. ومع ذلك ، فإن السحب الحرارية الأقل ضررًا تحدث يوميًا مع ارتفاع أو هبوط الهواء الدافئ أو البارد على طول الجدران في الغرف الداخلية. يتم تفسير الانهيارات الطينية والتدفقات المملوءة بالرواسب - التدفقات الدوامية - من خلال عمليات متشابهة جدًا.

تم استخدام التجارب من قبل العديد من العلماء لدراسة الأبخرة الحرارية ، ولكن بناؤها مكلف ولديها عدد محدود من أجهزة الاستشعار التي يمكن تركيبها على الحائط. تؤثر أجهزة الاستشعار هذه على القياسات المأخوذة ، مما يزيد من ضبابية البيانات.

يتم حل العديد من المشكلات التي تمت مواجهتها في الأبحاث الواقعية عن طريق نماذج الكمبيوتر لأبخرة الجدران الحرارية ، لكن عمليات المحاكاة التي يمكن تشغيلها على جهاز كمبيوتر قياسي تكون غامضة ومنخفضة الدقة. احتاج فريق Balachandar إلى موارد كمبيوتر عملاق قوي لتحقيق مقياس ملليمتر.

تم تكرار أنماط تدفق الهواء في مسكن حقيقي من قبل الباحثين في عمليات المحاكاة الخاصة بهم. بدأوا الهواء الدافئ يرتفع فعليًا من أسفل الجدار على طول الحواف ولاحظوا تغيره بمرور الوقت. على غرار كيف يمكن أن تنمو السحب الحرارية في منزل حقيقي ، يتميز المنزل النموذجي بجدران عمودية وخطوط سقف مائلة متناوبة.

وفقًا لـ Balachandar ، تعد هذه المحاكاة ، جنبًا إلى جنب مع التجارب والأفكار الواقعية ، مكونًا مهمًا للتقدم العلمي.

"نحن نستخدم أجهزة الكمبيوتر للتعامل مع الطبيعة الأم ، وتمنحنا المحاكاة الحاسوبية وصولاً غير مسبوق إلى جميع التعقيدات بالداخل. باستخدام المحاكاة لدينا ، يمكننا الدخول داخل شعر الجدار ورؤية كل زاوية وركن ، "يشرح بالاشاندار.

تتبع الباحثون ما يقرب من 100 مليار عنصر ، بما في ذلك السرعة والضغط ودرجة الحرارة ، على مدى ربع مليون فترة زمنية فورية. تطلبت هذه المهمة 140 عقدة من أصل 125 من مجموعة HiPerGator AI. تحتوي كل عقدة على ثماني وحدات معالجة رسومات (GPU) و 128 وحدة معالجة مركزية (CPU) ، كل منها يؤدي أنواعًا مختلفة من الحسابات. قامت مجموعة Balachandar بتحسين أداء عمليات المحاكاة الخاصة بهم من خلال تحسين الكود الخاص بهم للعمل على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA التي تعمل على عقد مجموعة AI.

تنعكس عمليات المحاكاة المكثفة هذه أيضًا في تطبيقات العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، لبناء وفهم أنظمة التدفئة المنزلية أو معايير الحريق ، يستخدم المهندسون نماذج بسيطة إلى حد ما قد تحتوي على افتراضات خاطئة. يمكن تحسين هذه التصاميم من خلال تقوية هذه النماذج.

يمكننا الآن اختبار النماذج الحالية وتحديد أوجه القصور فيها. نحن نهدف إلى تحليل تيرابايت من البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في بناء نماذج أفضل يمكن للآخرين استخدامها.

المصدر: techxplore

Günceleme: 22/09/2022 23:35

إعلانات مماثلة

كن أول من يعلق

Yorumunuz