Opis projektu
Dokładniejsze zrozumienie zjawiska turbulencji dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji
Turbulencje zachodzą wszędzie i pojawiają się w zasadzie w każdym układzie, w którym zachodzi przemieszczanie się płynów. Przypływy turbulentne utrudniają opis zjawisk w podstawowych układach fizycznych i inżynierskich, wytrąconych ze stanu równowagi. Aby lepiej zrozumieć zjawisko turbulencji, w ramach finansowanego ze środków UE projektu Smart-TURB przeprowadzone zostaną badania, które pozwolą nam wejść na nowe ścieżki i w ten sposób pokonać granicę dzielącą inżynierię teoretyczną i fizykę stosowaną. Do zbadania i kontrolowania zjawiska turbulencji w zupełnie nowatorski sposób naukowcy wykorzystają algorytmy sztucznej inteligencji. Ich głównym celem będzie wskazanie i opanowanie poruszających się spójnych struktur i statystycznych fluktuacji turbulentnych, zoptymalizowanie nawigacji przepływu obiektów unoszących się w płynie i opracowanie zbiorczych protokołów wyszukiwania, które pozwolą lokalizować emisję ze źródeł stałych i unoszących się. Zostaną również podjęte działania mające na celu zminimalizowanie turbulentnego rozpraszania roju autonomicznych podwodnych instrumentów badawczych. Planuje się przeprowadzenie nowych doświadczeń in silico, które umożliwią porównanie danych.
Cel
Where is it difficult to control, predict and model a flowing system? to search and navigate inside it? to be prepared against extreme events? to tame them? It is in turbulent flows.
Turbulence is ubiquitous and unsolved from the point of view of out-of-equilibrium fundamental physics, uncontrollable from the engineering aspects, and a deadlock for brute-force numerical and experimental investigations. Indeed, progress by using conventional methods has been slow.
In this project, I propose to explore new avenues crossing the boundaries between Theoretical Engineering and Applied Physics using algorithms from Artificial Intelligence (AI) to study and control turbulence in an innovative way using smart Lagrangian objects in a vast array of flows. I am committed to: (i) develop original applications of AI algorithms to track and harness moving coherent structures and/or statistical turbulent fluctuations, (ii) optimise flow navigation of buoyant objects and active surface drifter, (iii) invent collective search protocols to locate emissions from fixed or floating sources, (iv) minimise turbulent dispersion of a swarm of autonomous underwater explorer and (v) perform new in-silico experiments for data-assimilation, to predict extreme-events, or to control turbulent fluctuations by novel Lagrangian injection/adsorption mechanisms.
The unifying fil-rouge of my project is to gain a Deep Understanding of turbulence by performing cutting-edge Lagrangian numerical studies. The project is both methodology oriented, with the grand challenge of developing fully unconventional applications of (Deep) Reinforcement Learning for fluid dynamics, and problem driven, delivering a series of specific optimal control strategies for important realistic flow set-ups and applications to the geophysical fields. With my experience and the impact of my contributions in the discipline, I am confident that I offer the highest chances to carry out this ambitious project with success.
Dziedzina nauki
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-ADG - Advanced GrantInstytucja przyjmująca
00133 Roma
Włochy