Yale, okyanuslardan ve atmosferden füzyon reaktörlerine ve uzay araçlarına kadar uzanan sistemleri etkileyen türbülansı anlamaya ve kontrol etmeye odaklanan yeni bir National Science Foundation fonlu merkeze katılıyor. Michigan State University merkezli 30 milyon dolarlık TEMPEST iş birliği, önemli uygulamalar için öngörü modelleri geliştirmek üzere kuramı, hesaplamayı, yapay zekâyı ve deneyleri bir araya getirecek.
Temel bilgiler
- National Science Foundation, 26 Ağustos’ta TEMPEST için 30 milyon dolarlık hibeyi duyurdu.
- TEMPEST, Bilimsel Türbülansın Çoklu Fizik ve Mühendisliğinde Dönüştürücü Araştırmalar anlamına geliyor.
- Merkez, Michigan State University merkezli olacak ve Yale araştırmacıları Anna Gilbert ile Rajit Manohar’ı içerecek.
- İş birliği, gerçek dünyadaki türbülansa yönelik öngörü modelleri ve bu modelleri çalıştırmak için gereken hesaplama donanımını geliştirmeyi amaçlıyor.
Bunun üniversiteler ve araştırmacılar için anlamı
TEMPEST; fizik, matematik, mühendislik ve yapay zekâyı birbirine bağlayan kurumlar arası bir araştırma çalışması oluşturuyor. Yale’in rolü; fizik temelli yapay zekâ ve makine öğrenimi, deneysel veriye ilişkin kararlar ve hesaplama mimarileri üzerine çalışmaları kapsarken, merkez genelindeki araştırmacılar türbülans sorunları etrafında kuramı, deneyleri ve hesaplamayı birleştirecek.
Merkez; Yale, Michigan State University, Baylor University, Auburn University, University of Rochester, San Jose State University ve Texas A&M University-Corpus Christi’den araştırmacıları bir araya getiriyor. Los Alamos National Laboratory, Sandia National Laboratories, Lawrence Livermore National Laboratory, Pacific Fusion ve General Atomics fon almayan ortaklar olarak listeleniyor.
TEMPEST iş birliği ne yapacak?
TEMPEST, birden fazla fiziksel etkinin ölçekler boyunca etkileşebildiği gerçek dünya koşullarında türbülansı anlamaya ve kontrol etmeye çalışacak. Araştırmacıları, türbülansın güvenilir biçimde ele alınmasının önemli olduğu uygulamalar için öngörü modelleri oluşturmak üzere kuramı, hesaplamayı, yapay zekâ tekniklerini ve deneyleri bütünleştirecek.
Türbülans, fizikte uzun süredir çözülmemiş bir problemdir. Standart ders kitabı örnekleri, sıradan bir akışkanı, basit bir geometriyi ve tek bir fiziksel etkiyi; enerjiyi taşıyan büyük ölçeklerle enerjinin dağıldığı daha küçük ölçekler arasındaki ayrımla birlikte izole edebilir. Bu koşullarda türbülans evrensel istatistikler gösterebilir ve benzetimler, çözümlenmemiş ölçekler için genel kurallar kullanabilir.
Birçok pratik ve uç durum bu basitleştirilmiş koşulları izlemiyor. Manyetik alanlar, radyasyon, kimya ve parçacık ölçeğindeki etkiler; füzyon reaktörlerindeki türbülans, atmosfere yeniden giren bir uzay aracı etrafındaki akış ve ölmekte olan bir yıldızdaki türbülans gibi olgularda birlikte işleyebilir. Merkezin çalışması, bu daha karmaşık alanı ele almayı hedefliyor.
Yale merkeze nasıl katkı sunacak?
Yale Faculty of Arts and Sciences’ta John C. Malone İstatistik ve Veri Bilimi Profesörü olan Anna Gilbert, merkezin yapay zekâ ve makine öğrenimi bağlayıcısı olarak tanımlanan çalışmaya liderlik edecek. Grubu, fiziksel sistemlerin kanıtlanabilir özelliklerini modellere yönelik kısıtlamalara dönüştürmek için matematikçilerle çalışacak ve daha ileri kanıt gerektirebilecek sonuçları belirlemek için veri kullanacak.
Gilbert’in grubu ayrıca deneycilerle, ölçümlerin anlamlı olması için hangi verilerin toplanacağı ve ne kadar ölçüm yapılacağı konusunda çalışacak. Uygulamalar genelinde çalışma; hesaplama yöntemleri ve matematiksel yaklaşımların analizini, karşılaştırmalı değerlendirmesini, doğrulanmasını ve geçerlenmesini, bunların ampirik sonuçlarla bütünleştirilmesinin yanı sıra içerecek.
Yale Engineering’de John C. Malone Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği ile Bilgisayar Bilimi Profesörü olan Rajit Manohar, modelleri çalıştırabilecek makineler üzerine odaklanacak. Grubu, mevcut donanımın gerektirdiği gücün küçük bir bölümüyle çalışmak üzere ilgili algoritmalarla birlikte tasarlanan saat sinyalsiz çipler de dahil olmak üzere hesaplama mimarilerini inceleyecek.
Daha iyi türbülans modellemesi neden önemlidir?
Bilim insanları, türbülansın daha iyi anlaşılmasının bilim ve mühendislikteki zorlukları destekleyebileceğini söylüyor. Türbülans; enerjinin hareketinde, kirleticilerin ve ısının okyanuslar ile atmosferde yayılmasında, kimyasal işleme tesislerindeki akışkan hareketinde ve uç ortamlardaki plazma davranışında rol oynuyor.
Belirtilen hedef yalnızca modeller geliştirmek değil, ilgili fizik üzerine kurulduğu için güvenilebilecek modeller ve donanım geliştirmektir. Bu odak, merkezin matematiksel, deneysel, yapay zekâ ve donanım çalışmalarını birbirine bağlıyor.
Sık sorulan sorular
TEMPEST iş birliği nedir?
Bilimsel Türbülansın Çoklu Fizik ve Mühendisliğinde Dönüştürücü Araştırmaların kısaltması olan TEMPEST, Michigan State University merkezli, NSF fonlu bir bilim ve teknoloji merkezidir. Türbülansı anlamak ve kontrol etmek için fizik, matematik, mühendislik ve yapay zekâ alanlarındaki araştırmacıları bir araya getirecek.
TEMPEST ne kadar fon aldı?
National Science Foundation, 26 Ağustos’ta TEMPEST için 30 milyon dolarlık hibeyi duyurdu. Fon, merkezin gerçek dünyadaki türbülansa yönelik öngörü modelleri ve ilgili hesaplama yaklaşımları üzerindeki çalışmalarını destekliyor.
