Markt News

iStock.com/yangna

Forschung: KI hilft bei der Berechnung von Turbulenzen

Das Projekt verbinde sogenannte Reinforcement-Learning-Algorithmen mit turbulenten Strömungssimulationen auf dem Supercomputer Piz Daint, teilte die Hochschule mit. „Die Modellierung dieser turbulenten Closure Models ist in den vergangenen 60 Jahren weitgehend einem empirischen Prozess gefolgt und ist nach wie vor eher eine Kunst als eine Wissenschaft“, erklärte Petros Koumoutsakos, Professor an der Universität in der Schweiz. Er und seine Kollegen schlagen deshalb der Hochschule zufolge eine neue Strategie zur Automatisierung des Prozesses vor: Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um aus der direkten numerischen Simulation (DNS) die besten turbulenten Closure Models zu lernen und sie dann auf die Large-Eddy-Simulation (LES) anzuwenden, hieß es. 

Konkret hätten die Forscher neue Reinforcement-Learning (RL)-Algorithmen entwickelt und sie mit physikalischen Erkenntnissen kombiniert, um Turbulenzen zu modellieren. „Vor 25 Jahren leisteten wir Pionierarbeit bei der Kopplung von KI und turbulenten Strömungen“, so Koumoutsakos. Aber damals seien die Computer noch nicht leistungsfähig genug gewesen, um viele dieser Ideen zu testen. „In jüngerer Zeit haben wir auch erkannt, dass die gängigen neuronalen Netzwerke zur Lösung solcher Probleme nicht geeignet sind, da das Modell die Strömung, die es ergänzen soll, aktiv beeinflusst“, sagte der Experte. Die Forscher mussten den Angaben zufolge daher auf einen anderen Lernansatz zurückgreifen, bei dem der Algorithmus lerne, auf bestimmte Muster im turbulenten Strömungsfeld zu reagieren. (ud)
 

Verwandte Artikel

Anzeige

Lexikoneinträge