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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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dataFlow: A Data-driven Fluid Flow Solving Platform

Descripción del proyecto

Utilizar el aprendizaje profundo para las simulaciones de fluidos

En los últimos años, el aprendizaje profundo y otras metodologías basadas en inteligencia artificial han generado un gran interés gracias a su aplicación en una serie de soluciones innovadoras. Esas soluciones y usos abarcan desde simulaciones en la fabricación de vehículos hasta simulaciones médicas de la circulación sanguínea. Sin embargo, a pesar de que el mercado de metodologías y tecnologías de simulación supera los quince mil millones de dólares, y se prevé que siga creciendo, las opciones actuales se centran en la resolución de las diversas formas de las ecuaciones de Navier-Stokes, a través de solucionadores tradicionales. El proyecto dataFlow, financiado con fondos europeos, tiene como objetivo desarrollar las bases de la comercialización de una tecnología de aprendizaje profundo para las simulaciones de fluidos. De este modo, producirá el primer solucionador de fluidos comercial que utiliza el aprendizaje profundo.

Objetivo

With the recent breakthrough of deep learning methods, we currenty see the advent of employing this methodology in the context of physical simulations. Such simulations are widely used in numerous industrial fields, starting from car and airplane manufacturers, over computer graphics and animations to medical blood flow simulations. The market for computer simulations is currently exceeding 15 billion USD world wide, with rising trends, and 3 billion spent in Europe alone. A significant fraction of these simulations focuses purely on solving various forms of the Navier-Stokes equations. While right now virtually all of these simulations use traditional solvers, we estimate than only a few years from now there will be a significant fraction of deep learning powered solvers.

Thus, we are at the right point in time to lay the foundations for commercializing the technology of deep learning for fluid simulations. The goal of this PoC project is to develop a first commercial flow solver based on deep learning that can predict fluid flow solutions almost instantly using a pre-trained model. This project will enable the team of Prof. Thuerey to mature the algorithms developed as part of the ERC Starting Grant \realflow, and turn them into the basis of a marketable product. The initial models will be thoroughly tested and validated, in order to satisfy industrial requirements for reliability and accuracy. In addition, this PoC aims for establishing a platform for flow data collection, interface standards, and trained models. This platform will be developed in conjunction to the deep-learning powered flow solving application, and provide research connections and publicity in parallel to it.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2018-PoC

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 149 500,00
Dirección
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Alemania

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Región
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 149 500,00

Beneficiarios (1)

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