DARMSTADT / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Energiewende erfordert innovative Ansätze, um die Effizienz und Genauigkeit von Simulationen zu verbessern. Ein neues Projekt an der TU Darmstadt nutzt maschinelles Lernen, um die Rechenkosten von Simulationen reaktiver Strömungen drastisch zu senken. Diese Entwicklung könnte die Forschung und Entwicklung in Bereichen wie Energiesysteme und Umweltschutz erheblich beschleunigen.
Die Energiewende stellt Wissenschaftler und Ingenieure vor die Herausforderung, hochkomplexe Simulationen effizienter zu gestalten. An der Technischen Universität Darmstadt wird derzeit ein vielversprechender Ansatz verfolgt, der auf der Nutzung von maschinellem Lernen basiert. Ziel ist es, die Rechenkosten bei der Simulation turbulenter reaktiver Strömungen zu reduzieren, ohne dabei die Genauigkeit der Modelle zu beeinträchtigen. Diese Simulationen sind entscheidend für die Entwicklung neuer Technologien in der Energieerzeugung und im Umweltschutz.
Ein zentraler Bestandteil dieser Innovation sind sogenannte Manifold-Modelle. Diese mathematischen Modelle ermöglichen es, komplexe chemische Reaktionsmechanismen effizienter abzubilden, indem sie die Selbstähnlichkeit reaktiver Strömungen ausnutzen. Dadurch können Simulationen um den Faktor 10 bis 1.000 beschleunigt werden. Trotz des enormen Potenzials dieser Technologie ist die Entwicklung solcher Modelle oft zeitaufwendig und erfordert spezielles Expertenwissen.
Das von der Europäischen Union geförderte Projekt „ProtoMan“ zielt darauf ab, diese Hürden zu überwinden. Durch die Kombination von Fortschritten in der Verbrennungsforschung mit Techniken des maschinellen Lernens soll die Entwicklung von Manifold-Modellen vereinfacht und beschleunigt werden. Dies könnte nicht nur die Forschung vorantreiben, sondern auch die Entwicklung klimaneutraler Technologien in verschiedenen Industriebereichen unterstützen.
Die Auswirkungen dieser Entwicklungen könnten weitreichend sein. Durch die Reduzierung der Rechenkosten und die Verbesserung der Modellgenauigkeit könnten Unternehmen in der Lage sein, schneller auf neue Herausforderungen zu reagieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Dies ist besonders relevant in Zeiten, in denen der Druck zur Reduzierung von Emissionen und zur Verbesserung der Energieeffizienz wächst. Die TU Darmstadt positioniert sich damit als Vorreiter in der Nutzung von KI zur Unterstützung der Energiewende.
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