In uno degli usi più intensi mai realizzati dal supercomputer HiPerGator dell'Università della Florida, gli ingegneri UF hanno riprodotto fedelmente la turbolenza e la complessità dell'aria calda che sale lungo un muro, una simulazione precedentemente impossibile con applicazioni nella sicurezza antincendio domestica e nel riscaldamento e raffreddamento.

Una simulazione così dettagliata e dettagliata dei cosiddetti pennacchi termici delle pareti non è stata possibile in passato a causa della complessità dei movimenti d'aria. Ma grazie all'uso dedicato del 90% del cluster di intelligenza artificiale di HiPerGator per diversi giorni, il team di ricerca guidato dal professore di ingegneria dell'UF Sivaramakrishnan Balachandar è stato in grado di tracciare turbolenti vortici d'aria che si attorcigliano e vorticano a un livello sub-millimetrico.

"Abbiamo utilizzato quasi l'intero cluster di intelligenza artificiale HiPerGator per risolvere un problema che finora non è stato risolto nella nostra comunità a questo livello di dettaglio", ha affermato Balachandar. "Il flusso turbolento è una delle grandi sfide della scienza e dell'ingegneria. La turbolenza ci colpisce ovunque, dalle prestazioni degli aeroplani, alle tracce degli uragani e ai pennacchi vulcanici."

I pennacchi delle pareti termiche si verificano quando l'aria calda e galleggiante sale lungo una superficie verticale. Questo processo avviene durante gli incendi domestici e può propagare rapidamente gli incendi se non contenuto. Ma ogni giorno si verificano pennacchi termici meno distruttivi quando l'aria riscaldata o raffreddata sale o scende lungo le pareti negli spazi interni. Processi molto simili spiegano le colate di fango e le correnti cariche di sedimenti:pennacchi girati su un lato.

Molti scienziati hanno studiato sperimentalmente i pennacchi termici, ma ciò richiede la costruzione di costosi siti di test ed è limitato dal numero di sensori che possono essere posizionati su una parete. Questi sensori influiscono anche sulle misurazioni stesse che vengono effettuate, confondendo i dati.

I modelli computerizzati dei pennacchi termici delle pareti risolvono molti dei problemi degli esperimenti nel mondo reale, ma i tipi di simulazioni che possono essere eseguiti su un computer di tutti i giorni sono sfocati e a bassa risoluzione. La scala millimetro per millimetro realizzata dal team di Balachandar richiede le risorse di un potente supercomputer.

I ricercatori hanno progettato la loro simulazione per replicare i movimenti dell'aria in una casa reale. Praticamente, hanno introdotto aria calda sul fondo di un muro lungo il battiscopa e l'hanno osservata evolversi nel tempo mentre si alzava. La casa simulata aveva pareti verticali e linee del tetto di diverse pendenze lungo le quali si sviluppavano i pennacchi termici, proprio come accade in una vera casa.

Insieme a esperimenti e teorie del mondo reale, questo tipo di simulazioni costituisce un importante pilastro delle scoperte scientifiche, afferma Balachandar.

"Usando i computer, risolviamo Madre Natura e ciò che la simulazione al computer ci offre è un accesso senza precedenti a tutti i dettagli di ciò che accade all'interno. Con la nostra simulazione, possiamo entrare nel pennacchio del muro e vedere ogni angolo", ha detto Balachandar.

Complessivamente, i ricercatori hanno monitorato quasi 100 miliardi di componenti, come velocità, pressione e temperatura, in un quarto di milione di istanti nel tempo. Il lavoro ha richiesto 125 dei 140 nodi del cluster HiPerGator AI. Ogni nodo ospita otto GPU e 128 CPU, ognuna delle quali esegue diversi tipi di calcoli. Il team di Balachandar ha ottimizzato il proprio codice per l'esecuzione sulle GPU NVIDIA che alimentano i nodi del cluster di intelligenza artificiale, migliorando ulteriormente le prestazioni della loro simulazione.

Questi tipi di simulazioni dettagliate si riversano anche verso applicazioni pratiche. Ad esempio, gli ingegneri utilizzano modelli molto più semplici, con possibili presupposti errati integrati, per aiutarli a progettare e comprendere i sistemi di riscaldamento domestico o i codici antincendio. Il miglioramento di questi modelli può migliorare questi design.

"Ora possiamo testare i modelli esistenti e scoprire dove vengono meno. Abbiamo in programma di utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare i nostri terabyte di dati e aiutarci a sviluppare modelli migliori da utilizzare per le persone", ha affermato Balachandar. + Esplora ulteriormente

I ricercatori rivelano il meccanismo di formazione di grandi pennacchi nella prominenza solare