DARMSTADT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Energiewende erfordert präzise Simulationen, um die Entwicklung klimaneutraler Technologien zu beschleunigen. Ein neues Projekt an der TU Darmstadt nutzt maschinelles Lernen, um die Rechenkosten solcher Simulationen drastisch zu senken. Dies könnte die Entwicklung in Bereichen wie Energiesysteme und Umweltschutz erheblich vorantreiben.
Die Energiewende stellt Wissenschaftler und Ingenieure vor die Herausforderung, hochkomplexe Simulationen effizienter zu gestalten. Insbesondere die Modellierung turbulenter reaktiver Strömungen erfordert immense Rechenressourcen und spezielles Fachwissen. Selbst große Forschungseinrichtungen müssen oft zwischen der Genauigkeit ihrer Modelle und der Dauer der Simulationen abwägen, was die praktische Anwendbarkeit einschränkt.
Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung dieses Problems sind manifold-basierte Modelle. Diese Modelle nutzen die Selbstähnlichkeit reaktiver Strömungen, um die Berechnungen zu optimieren. Anstatt jeden Verbrennungsvorgang von Grund auf neu zu simulieren, bieten Manifolds eine Art intelligente Abkürzung, die die Rechenzeit um das 10- bis 1.000-fache reduzieren kann. Dies geschieht, ohne die physikalische Konsistenz oder die Genauigkeit der Modelle zu beeinträchtigen.
Das Projekt „ProtoMan“, gefördert durch einen ERC Starting Grant, zielt darauf ab, diese Technologie für Wissenschaftler und Ingenieure zugänglicher zu machen. Es kombiniert die neuesten Fortschritte in der Verbrennungsforschung mit Techniken des maschinellen Lernens. Laut Scholtissek, dem stellvertretenden Leiter des Fachgebiets Simulation reaktiver Thermo-Fluid Systeme, könnte dies die Entwicklung klimaneutraler Technologien in verschiedenen Industriebereichen erheblich beschleunigen.
Die Anwendung solcher Modelle könnte weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung von Energiesystemen, den Umweltschutz und industrielle Prozesse haben. Durch die Reduzierung der Rechenkosten und der Entwicklungszeiten könnten Unternehmen schneller auf neue Technologien umsteigen und ihre Innovationszyklen verkürzen. Dies ist besonders wichtig in einer Zeit, in der der Druck zur Reduzierung von CO2-Emissionen und zur Verbesserung der Energieeffizienz stetig wächst.
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