DARMSTADT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Energiewende erfordert präzise Simulationen, um klimaneutrale Technologien zu entwickeln. Forscher der TU Darmstadt setzen auf maschinelles Lernen, um die Rechenzeit drastisch zu verkürzen und die Genauigkeit zu erhöhen.

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Die Energiewende stellt Ingenieure und Wissenschaftler vor die Herausforderung, effiziente und präzise Simulationen zu entwickeln, die den komplexen Anforderungen moderner Energiesysteme gerecht werden. An der Technischen Universität Darmstadt wird daran gearbeitet, diese Simulationen durch den Einsatz von maschinellem Lernen zu revolutionieren. Die Forscher nutzen sogenannte Manifold-Modelle, um die Rechenzeit erheblich zu verkürzen, ohne die Genauigkeit der Ergebnisse zu beeinträchtigen.

Manifold-Modelle bieten eine innovative Möglichkeit, die Komplexität chemischer Reaktionsmechanismen in Verbrennungsprozessen zu reduzieren. Diese Modelle nutzen die Selbstähnlichkeit reaktiver Strömungen, um Berechnungen zu optimieren und die Simulationen um den Faktor 10 bis 1.000 zu beschleunigen. Dies ist besonders wichtig, da hochauflösende Simulationen traditionell enorme Rechenressourcen erfordern, die selbst große Forschungseinrichtungen an ihre Grenzen bringen.

Das von der Europäischen Union geförderte Projekt „ProtoMan“ zielt darauf ab, die Entwicklung und Anwendung von Manifold-Modellen zu vereinfachen. Durch die Integration von maschinellem Lernen mit den neuesten Fortschritten in der Verbrennungsforschung sollen diese Modelle für Wissenschaftler und Ingenieure zugänglicher werden. Dies könnte die Entwicklung klimaneutraler Technologien in Bereichen wie Energiesysteme, Umweltschutz und Brandschutz erheblich beschleunigen.

Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Simulationstechnik könnte weitreichende Auswirkungen auf die Industrie haben. Unternehmen könnten schneller auf neue Anforderungen reagieren und effizientere Lösungen entwickeln. Experten sehen in dieser Technologie einen entscheidenden Schritt zur Erreichung der Klimaziele und zur Förderung nachhaltiger Industrien. Die TU Darmstadt positioniert sich damit als Vorreiter in der Entwicklung zukunftsweisender Technologien, die die Energiewende maßgeblich unterstützen.

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Maschinelles Lernen revolutioniert Simulationen für die Energiewende
Maschinelles Lernen revolutioniert Simulationen für die Energiewende (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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