Yale bergabung dengan pusat baru yang didanai National Science Foundation dan berfokus pada pemahaman serta pengendalian turbulensi, masalah yang memengaruhi sistem mulai dari samudra dan atmosfer hingga reaktor fusi dan wahana antariksa. Kolaborasi TEMPEST senilai $30 juta, yang berbasis di Michigan State University, akan memadukan teori, komputasi, kecerdasan buatan, dan eksperimen untuk mengembangkan model prediktif bagi aplikasi penting.
Fakta utama
- National Science Foundation mengumumkan hibah $30 juta untuk TEMPEST pada 26 Agustus.
- TEMPEST merupakan singkatan dari Transformative Explorations in Multi-Physics and Engineering of Scientific Turbulence.
- Pusat ini akan berbasis di Michigan State University dan mencakup peneliti Yale Anna Gilbert serta Rajit Manohar.
- Kolaborasi ini bertujuan membangun model prediktif turbulensi dunia nyata dan perangkat keras komputasi yang diperlukan untuk menjalankannya.
Maknanya bagi universitas dan peneliti
TEMPEST membentuk upaya riset lintas institusi yang menghubungkan fisika, matematika, teknik, dan AI. Peran Yale mencakup kerja pada AI dan pembelajaran mesin yang berlandaskan fisika, keputusan mengenai data eksperimen, serta arsitektur komputasi; sementara para peneliti di seluruh pusat akan menghubungkan teori, eksperimen, dan komputasi seputar masalah turbulensi.
Pusat ini menyatukan peneliti dari Yale, Michigan State University, Baylor University, Auburn University, University of Rochester, San Jose State University, dan Texas A&M University-Corpus Christi. Los Alamos National Laboratory, Sandia National Laboratories, Lawrence Livermore National Laboratory, Pacific Fusion, dan General Atomics tercantum sebagai mitra tanpa pendanaan.
Apa yang akan dilakukan kolaborasi TEMPEST?
TEMPEST akan berupaya memahami dan mengendalikan turbulensi dalam kondisi dunia nyata, ketika berbagai efek fisik dapat berinteraksi pada beragam skala. Para penelitinya akan mengintegrasikan teori, komputasi, teknik AI, dan eksperimen untuk menciptakan model prediktif bagi aplikasi yang memerlukan penanganan turbulensi yang andal.
Turbulensi telah lama menjadi masalah fisika yang belum terpecahkan. Kasus-kasus standar dalam buku teks dapat mengisolasi fluida biasa, geometri sederhana, dan satu efek fisik, dengan pemisahan antara skala besar yang mengandung energi dan skala lebih kecil tempat energi terdisipasi. Dalam kondisi tersebut, turbulensi dapat menunjukkan statistik universal dan simulasi dapat menggunakan aturan umum bagi skala yang tidak terurai.
Banyak kondisi praktis dan ekstrem tidak mengikuti kondisi yang disederhanakan itu. Medan magnet, radiasi, kimia, dan efek skala partikel dapat bekerja bersama dalam fenomena seperti turbulensi reaktor fusi, aliran di sekitar wahana antariksa yang masuk kembali ke atmosfer, dan turbulensi dalam bintang yang sekarat. Kerja pusat ini dimaksudkan untuk menangani lanskap yang lebih kompleks tersebut.
Bagaimana Yale akan berkontribusi pada pusat ini?
Anna Gilbert, John C. Malone Professor of Statistics and Data Science di Fakultas Seni dan Sains Yale, akan memimpin pekerjaan yang disebut sebagai penghubung AI dan pembelajaran mesin pusat ini. Kelompoknya akan bekerja dengan ahli matematika untuk menerjemahkan ciri-ciri sistem fisik yang dapat dibuktikan menjadi batasan bagi model, serta menggunakan data untuk mengidentifikasi hasil yang mungkin layak dibuktikan lebih lanjut.
Kelompok Gilbert juga akan bekerja dengan eksperimentalis mengenai data apa yang perlu dikumpulkan dan seberapa banyak yang perlu diukur agar pengukuran bermakna. Di berbagai aplikasi, pekerjaan ini akan mencakup analisis, pembandingan, validasi, dan verifikasi metode komputasi serta pendekatan matematis, beserta integrasinya dengan hasil empiris.
Rajit Manohar, John C. Malone Professor of Electrical & Computer Engineering and Computer Science di Yale Engineering, akan berfokus pada mesin yang mampu menjalankan model tersebut. Kelompoknya akan mengeksplorasi arsitektur komputasi, termasuk cip tanpa jam yang dirancang bersama algoritme terkait untuk menggunakan sebagian kecil daya yang dibutuhkan perangkat keras saat ini.
Mengapa pemodelan turbulensi yang lebih baik penting?
Ilmuwan mengatakan pemahaman yang lebih baik tentang turbulensi dapat mendukung berbagai tantangan di bidang sains dan teknik. Turbulensi berperan dalam pergerakan energi, penyebaran polutan dan panas melalui samudra serta atmosfer, pergerakan fluida di pabrik pemrosesan kimia, dan perilaku plasma di lingkungan ekstrem.
Tujuan yang dinyatakan bukan hanya mengembangkan model, melainkan mengembangkan model dan perangkat keras yang dapat dipercaya karena dibangun berdasarkan fisika yang relevan. Fokus ini menghubungkan pekerjaan matematika, eksperimen, AI, dan perangkat keras di pusat tersebut.
Pertanyaan yang sering diajukan
Apa itu kolaborasi TEMPEST?
TEMPEST, kependekan dari Transformative Explorations in Multi-Physics and Engineering of Scientific Turbulence, adalah pusat sains dan teknologi yang didanai NSF dan berbasis di Michigan State University. Pusat ini akan menyatukan peneliti fisika, matematika, teknik, dan AI untuk memahami serta mengendalikan turbulensi.
Berapa pendanaan yang diterima TEMPEST?
National Science Foundation mengumumkan hibah $30 juta untuk TEMPEST pada 26 Agustus. Pendanaan tersebut mendukung kerja pusat ini pada model prediktif turbulensi dunia nyata dan pendekatan komputasi terkait.
