Forscher berechnen Turbulenzen mit Künstlicher Intelligenz

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Wirbelstrukturen am Beginn des Übergangs zur Turbulenz durch Taylor-Green-Wirbel
Wirbelstrukturen am Beginn des Übergangs zur Turbulenz durch Taylor-Green-Wirbel. (Grafik: CSE/lab ETH Zürich)
Wirbelstrukturen am Beginn des Übergangs zur Turbulenz durch Taylor-Green-Wirbel. (Grafik: CSE/lab ETH Zürich) - Erstmals ist es Forschern der ETH Zürich gelungen, die Modellierung von Turbulenzen zu automatisieren. Ihr Projekt verbindet Reinforcement Learning-Algorithmen mit turbulenten Strömungssimulationen auf dem CSCS-Supercomputer «Piz Daint». Für das Design eines Autos oder einer Herzklappe, für die Vorhersage des Wetters der nächsten Tage, oder um die Geburt einer Galaxie zurückzuverfolgen, ist die Modellierung und Simulation turbulenter Strömungen entscheidend. Die Strömungsmechanik beschäftigte bereits den griechischen Mathematiker, Physiker und Ingenieur Archimedes. Heute, rund 2000 Jahre danach, ist die Komplexität des Strömungsverhaltens noch immer nicht vollständig verstanden. Der Physiker Richard Feynman zählte Turbulenzen zu den wichtigsten ungelösten Problemen der klassischen Physik.
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