Yale rejoint un nouveau centre financé par la National Science Foundation et consacré à la compréhension et au contrôle des turbulences, un problème qui touche des systèmes allant des océans et de l’atmosphère aux réacteurs à fusion et aux engins spatiaux. La collaboration TEMPEST, dotée de 30 millions de dollars et basée à la Michigan State University, combinera théorie, calcul, intelligence artificielle et expériences afin de développer des modèles prédictifs pour des applications importantes.
Points clés
- La National Science Foundation a annoncé une subvention de 30 millions de dollars pour TEMPEST le 26 août.
- TEMPEST signifie « Transformative Explorations in Multi-Physics and Engineering of Scientific Turbulence ».
- Le centre sera basé à la Michigan State University et comprendra les chercheurs de Yale Anna Gilbert et Rajit Manohar.
- La collaboration vise à construire des modèles prédictifs des turbulences réelles ainsi que le matériel informatique nécessaire à leur exécution.
Ce que cela signifie pour les universités et les chercheurs
TEMPEST met en place un effort de recherche interinstitutionnel reliant physique, mathématiques, ingénierie et IA. Le rôle de Yale comprend des travaux sur l’IA et l’apprentissage automatique informés par la physique, les décisions relatives aux données expérimentales et les architectures de calcul, tandis que les chercheurs du centre relieront théorie, expériences et calcul autour de problèmes de turbulence.
Le centre réunit des chercheurs de Yale, de la Michigan State University, de Baylor University, d’Auburn University, de l’University of Rochester, de San Jose State University et de Texas A&M University-Corpus Christi. Le Los Alamos National Laboratory, les Sandia National Laboratories, le Lawrence Livermore National Laboratory, Pacific Fusion et General Atomics sont répertoriés comme partenaires non financés.
Que fera la collaboration TEMPEST ?
TEMPEST cherchera à comprendre et à contrôler les turbulences dans des conditions réelles, où plusieurs effets physiques peuvent interagir à différentes échelles. Ses chercheurs intégreront théorie, calcul, techniques d’IA et expérimentation pour créer des modèles prédictifs destinés à des applications dans lesquelles un traitement fiable des turbulences est important.
Les turbulences constituent depuis longtemps un problème non résolu de la physique. Les cas présentés dans les manuels peuvent isoler un fluide ordinaire, une géométrie simple et un effet physique, avec une séparation entre les grandes échelles qui contiennent l’énergie et les plus petites échelles où l’énergie se dissipe. Dans ces conditions, les turbulences peuvent présenter des statistiques universelles et les simulations peuvent employer des règles génériques pour les échelles non résolues.
De nombreuses situations pratiques et extrêmes ne suivent pas ces conditions simplifiées. Champs magnétiques, rayonnement, chimie et effets à l’échelle des particules peuvent agir conjointement dans des phénomènes tels que les turbulences d’un réacteur à fusion, l’écoulement autour d’un engin spatial lors de sa rentrée atmosphérique et les turbulences dans une étoile mourante. Les travaux du centre sont destinés à traiter ce paysage plus complexe.
Comment Yale contribuera-t-elle au centre ?
Anna Gilbert, titulaire de la chaire John C. Malone de statistique et de science des données à la Faculty of Arts and Sciences de Yale, dirigera les travaux décrits comme le lien du centre avec l’IA et l’apprentissage automatique. Son groupe travaillera avec des mathématiciens afin de traduire des caractéristiques démontrables de systèmes physiques en contraintes pour les modèles, et utilisera les données pour identifier des résultats pouvant mériter une démonstration supplémentaire.
Le groupe de Gilbert travaillera également avec des expérimentateurs sur les données à recueillir et le volume de mesures à effectuer afin que les mesures soient significatives. Selon les applications, les travaux comprendront l’analyse, l’évaluation comparative, la validation et la vérification des méthodes informatiques et des approximations mathématiques, ainsi que leur intégration avec les résultats empiriques.
Rajit Manohar, titulaire de la chaire John C. Malone d’ingénierie électrique et informatique et d’informatique à Yale Engineering, se concentrera sur des machines capables d’exécuter les modèles. Son groupe étudiera des architectures de calcul, notamment des puces sans horloge conçues parallèlement aux algorithmes associés afin d’utiliser une fraction de l’énergie requise par le matériel actuel.
Pourquoi une meilleure modélisation des turbulences est-elle importante ?
Selon les scientifiques, une meilleure compréhension des turbulences pourrait aider à relever des défis dans l’ensemble des sciences et de l’ingénierie. Les turbulences jouent un rôle dans le transport de l’énergie, la diffusion des polluants et de la chaleur dans les océans et l’atmosphère, le mouvement des fluides dans les usines de traitement chimique et le comportement des plasmas dans des environnements extrêmes.
L’objectif déclaré n’est pas seulement de développer des modèles, mais de développer des modèles et du matériel informatique dignes de confiance parce qu’ils reposent sur la physique pertinente. Cette orientation relie les travaux mathématiques, expérimentaux, d’IA et de matériel du centre.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que la collaboration TEMPEST ?
TEMPEST, acronyme de « Transformative Explorations in Multi-Physics and Engineering of Scientific Turbulence », est un centre scientifique et technologique financé par la NSF et basé à la Michigan State University. Il réunira des chercheurs en physique, mathématiques, ingénierie et IA afin de comprendre et de contrôler les turbulences.
Quel financement TEMPEST a-t-il reçu ?
La National Science Foundation a annoncé une subvention de 30 millions de dollars pour TEMPEST le 26 août. Ce financement soutient les travaux du centre sur des modèles prédictifs des turbulences réelles et sur les approches informatiques associées.
