Description du projet
Un pas de plus vers l’ère du calcul exascale
Le projet DComEX, financé par l’UE, prévoit de développer des méthodes numériques améliorées par l’intelligence artificielle ainsi qu’un cadre logiciel évolutif permettant des calculs exascale. L’une des principales innovations du projet DComEX concerne le développement d’AI-Solve, une nouvelle bibliothèque évolutive d’algorithmes améliorés par l’intelligence artificielle dédiée à la résolution des systèmes linéaires creux à grande échelle, qui revêtent une importance fondamentale pour la mécanique computationnelle. Les chercheurs combineront l’apprentissage automatique sous contrainte physique avec des méthodes efficaces d’itération par blocs et incorporeront des données expérimentales à plusieurs niveaux de fidélité pour quantifier les incertitudes des modèles. Un déploiement efficace de ces méthodes dans les supercalculateurs exascale offrira aux scientifiques et aux ingénieurs des capacités sans précédent pour effectuer des simulations prédictives de systèmes mécaniques dans des applications allant de la bio-ingénierie au secteur manufacturier.
Objectif
DCoMEX aims to provide unprecedented advances to the field of Computational Mechanics by developing novel numerical methods enhanced by Artificial Intelligence, along with a scalable software framework that enables exascale computing. A key innovation of our project is the development of AI-Solve, a novel scalable library of AI-enhanced algorithms for the solution of large scale sparse linear system that are the core of computational mechanics. Our methods fuse physics-constrained machine learning with efficient block-iterative methods and incorporate experimental data at multiple levels of fidelity to quantify model uncertainties. Efficient deployment of these methods in exascale supercomputers will provide scientists and engineers with unprecedented capabilities for predictive simulations of mechanical systems in applications ranging from bioengineering to manufacturing. DCoMEX exploits the computational power of modern exascale architectures, to provide a robust and user friendly framework that can be adopted in many applications. This framework is comprised of AI-Solve library integrated in two complementary computational mechanics HPC libraries. The first is a general-purpose multiphysics engine and the second a Bayesian uncertainty quantification and optimisation platform. We will demonstrate DCoMEX potential by detailed simulations in two case studies: (i) patient-specific optimization of cancer immunotherapy treatment, and (ii) design of advanced composite materials and structures at multiple scales. We envision that software and methods developed in this project can be further customized and also facilitate developments in critical European industrial sectors like medicine, infrastructure, materials, automotive and aeronautics design.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational science
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcomputer hardwaresupercomputers
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsnumerical analysis
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
157 80 ATHINA
Grèce