Yale se incorpora a un nuevo centro financiado por la National Science Foundation, centrado en comprender y controlar la turbulencia, un problema que afecta sistemas que van desde los océanos y las atmósferas hasta los reactores de fusión y las naves espaciales. La colaboración TEMPEST, dotada con 30 millones de dólares y con sede en la Universidad Estatal de Michigan, combinará teoría, computación, inteligencia artificial y experimentos para desarrollar modelos predictivos destinados a aplicaciones de gran impacto.
Datos clave
- La National Science Foundation anunció una subvención de 30 millones de dólares para TEMPEST el 26 de agosto.
- TEMPEST significa Exploraciones Transformadoras en Multifísica e Ingeniería de la Turbulencia Científica.
- El centro tendrá su sede en la Universidad Estatal de Michigan e incluye a los investigadores de Yale Anna Gilbert y Rajit Manohar.
- La colaboración busca crear modelos predictivos de la turbulencia en condiciones reales y el hardware de computación necesario para ejecutarlos.
Qué significa esto para las universidades y los investigadores
TEMPEST crea una iniciativa de investigación interinstitucional que vincula física, matemáticas, ingeniería e IA. La función de Yale incluye trabajo en IA y aprendizaje automático informados por la física, decisiones sobre datos experimentales y arquitecturas de computación, mientras que los investigadores de todo el centro conectarán teoría, experimentos y computación en torno a problemas de turbulencia.
El centro reúne a investigadores de Yale, la Universidad Estatal de Michigan, la Universidad Baylor, la Universidad de Auburn, la Universidad de Rochester, la Universidad Estatal de San José y la Universidad Texas A&M-Corpus Christi. El Laboratorio Nacional de Los Álamos, los Laboratorios Nacionales Sandia, el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, Pacific Fusion y General Atomics figuran como socios no financiados.
¿Qué hará la colaboración TEMPEST?
TEMPEST buscará comprender y controlar la turbulencia en condiciones reales, donde pueden interactuar múltiples efectos físicos a diferentes escalas. Sus investigadores integrarán teoría, computación, técnicas de IA y experimentación para crear modelos predictivos destinados a aplicaciones en las que es importante un tratamiento fiable de la turbulencia.
La turbulencia ha sido durante mucho tiempo un problema no resuelto de la física. Los casos estándar de los libros de texto pueden aislar un fluido ordinario, una geometría simple y un efecto físico, con una separación entre las grandes escalas que contienen energía y las escalas más pequeñas donde esta se disipa. En esas condiciones, la turbulencia puede mostrar estadísticas universales y las simulaciones pueden utilizar reglas genéricas para las escalas no resueltas.
Muchas situaciones prácticas y extremas no siguen esas condiciones simplificadas. Los campos magnéticos, la radiación, la química y los efectos a escala de partículas pueden actuar conjuntamente en fenómenos como la turbulencia de los reactores de fusión, el flujo alrededor de una nave espacial que reingresa en la atmósfera y la turbulencia de una estrella moribunda. El trabajo del centro busca abordar este panorama más complejo.
¿Cómo contribuirá Yale al centro?
Anna Gilbert, profesora John C. Malone de Estadística y Ciencia de Datos en la Facultad de Artes y Ciencias de Yale, dirigirá el trabajo descrito como el nexo de IA y aprendizaje automático del centro. Su grupo colaborará con matemáticos para traducir características demostrables de sistemas físicos en restricciones para los modelos y utilizará datos para identificar resultados que puedan requerir una demostración adicional.
El grupo de Gilbert también colaborará con experimentalistas para decidir qué datos recopilar y cuánto medir, de modo que las mediciones sean significativas. En todas las aplicaciones, el trabajo incluirá análisis, evaluación comparativa, validación y verificación de métodos computacionales y aproximaciones matemáticas, junto con su integración con resultados empíricos.
Rajit Manohar, profesor John C. Malone de Ingeniería Eléctrica e Informática y Ciencias de la Computación en Yale Engineering, se centrará en máquinas capaces de ejecutar los modelos. Su grupo explorará arquitecturas de computación, incluidos chips sin reloj diseñados junto con algoritmos relacionados para usar una fracción de la energía requerida por el hardware actual.
¿Por qué es importante mejorar el modelado de la turbulencia?
Los científicos afirman que una mayor comprensión de la turbulencia podría contribuir a retos en la ciencia y la ingeniería. La turbulencia interviene en el movimiento de la energía, la dispersión de contaminantes y calor por los océanos y la atmósfera, el movimiento de fluidos en plantas de procesamiento químico y el comportamiento del plasma en entornos extremos.
El objetivo declarado no es solo desarrollar modelos, sino desarrollar modelos y hardware en los que se pueda confiar porque se basan en la física pertinente. Ese enfoque conecta el trabajo matemático, experimental, de IA y de hardware del centro.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la colaboración TEMPEST?
TEMPEST, sigla de Exploraciones Transformadoras en Multifísica e Ingeniería de la Turbulencia Científica, es un centro de ciencia y tecnología financiado por la NSF y con sede en la Universidad Estatal de Michigan. Reunirá a investigadores de física, matemáticas, ingeniería e IA para comprender y controlar la turbulencia.
¿Cuánta financiación recibió TEMPEST?
La National Science Foundation anunció una subvención de 30 millones de dólares para TEMPEST el 26 de agosto. La financiación respalda el trabajo del centro sobre modelos predictivos de la turbulencia en condiciones reales y enfoques computacionales relacionados.
