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Physics-Informed Neural Networks for Boiling Flow Reconstruction: Resolving Microlayer Dynamics

Descrizione del progetto

IA basata sulla fisica per il raffreddamento di dispositivi elettronici estremi

L’hardware dell’IA di nuova generazione deve affrontare una grave crisi termica, con flussi di calore che superano 1 kW/cm2 e il surriscaldamento che causa oltre il 55 % dei guasti elettronici. Il raffreddamento a immersione bifase offre una soluzione promettente grazie al trasferimento di calore per ebollizione, ma il suo meccanismo locale dominante (evaporazione a microstrati) rimane poco compreso a causa delle scale sub-micrometriche e dei tempi di risposta rapidi. Le attuali tecniche sperimentali non sono in grado di risolvere i gradienti di temperatura ripidi né di misurare i campi di pressione nascosti, specialmente in ambienti con bolle ad alta densità dove i percorsi ottici sono ostruiti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MICRO-PINN svilupperà una strutture di reti neurali basata su principi fisici. Tale struttura sarà progettata per ricostruire campi completi di velocità, pressione e temperatura in 4D a partire da dati sperimentali sparsi, favorendo la comprensione e l’ottimizzazione delle tecnologie di raffreddamento dell’elettronica di prossima generazione.

Obiettivo

The relentless miniaturisation of transistors and the shift towards 3D integrated circuits have created an unprecedented thermal management crisis. Heat fluxes in next-generation AI hardware and data centres exceed 1kW/cm², with over 55% of electronics failures attributed to overheating. Two-phase immersion cooling, where components are submerged in dielectric fluids to exploit boiling heat transfer, emerges as the most promising solution, achieving heat transfer coefficients up to 100 kW/m²·K, three orders of magnitude higher than air cooling. This proposal aims to fundamentally investigate the intricate transport phenomena governing boiling, with a particular focus on microlayer evaporation beneath the bubbles, a local mechanism that can dominate interfacial heat flux but whose quantitative role remains uncertain because it occurs at sub-micrometre length scales and evolves on short timescales. Advanced experimental techniques have enabled simultaneous measurement of temperature, velocity, and heat flux distributions during bubble nucleation. However, the spatial resolution of current systems is insufficient to capture steep temperature gradients at the bubble interface, and are fundamentally limited to single-bubble or low bubble density studies due to optical path obstruction by multiple growing bubbles. The pressure field governing interfacial forces cannot be measured directly from the experiments. This leaves critical physical quantities “hidden” to experiment. The MICRO-PINN project will develop a Physics-Informed Neural Network framework that reconstructs complete 4-dimensional velocity, pressure, and temperature fields from sparse experimental data. The goal is to generate new physical insights and engineering guidelines for the design and optimisation of next-generation immersion cooling systems. This project will contribute to SDG-7 (Affordable and Clean Energy), SDG-9 (Industry, Innovation, and Infrastructure), and SDG-13 (Climate Action).

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Contributo netto dell'UE
€ 276 187,92
Indirizzo
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Regno Unito
Regione
London Inner London — West Westminster
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato