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麻省理工学院新的推进预测模拟研究的中心将专注于高超声速流动环境中材料的百亿模拟

时间:2021-11-10 13:52:07 来源:

CESMIX将专注于高超声速流动环境中的百亿分之一秒的材料模拟。它还将推动百亿亿美元级的新的预测性仿真范式和计算机科学工具的开发。图为超音速飞行器的图示,其中热保护所需的材料承受着极高的载荷。

麻省理工学院史瓦兹曼计算机学院成立了促进预测仿真研究的中心

麻省理工学院是美国能源部赞助的计划中选出的九所大学之一,以支持基于科学的建模和仿真以及百亿亿次计算技术。

了解极端环境中材料的降解是一项重大科学技术问题,涉及从航天到工业和核安全的主要技术应用。然而,它提出了一个内在的挑战:研究人员无法在实验室中轻松复制这些环境,也无法实时观察必要的降解过程。因此,计算模型和仿真已成为帮助预测复杂材料在一系列剧烈条件下的行为必不可少的工具。

在麻省理工学院,一项新的研究工作旨在提高预测仿真的最新水平,并在计算科学和计算机科学的交汇处制定新的跨学科研究生教育计划。

加强与科学的互动

设在麻省理工学院斯蒂芬·A·施瓦茨曼计算机学院的计算科学与工程中心(CCSE)的极端环境中材料的百亿分之一模拟中心(CESMIX)将召集数值算法和科学计算,量子化学领域的研究人员,材料科学和计算机科学,将材料的量子和分子模拟与先进的编程语言,编译器技术和软件性能工程工具联系在一起,并以严格的统计推断和不确定性量化方法为基础。

“ CESMIX的目标之一是在计算机科学与计算科学与工程之间建立实质性的联系,这在历史上一直很难做到,但迫切需要,”麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院院长Daniel Huttenlocher说。“该中心还将为麻省理工学院的教职员工,研究人员和学生提供机会,使其进行智力互动,并创建不同学科的新综合体,这对学院的使命至关重要。”

负责该项目的首席研究员是优素福·马祖克(Youssef Marzouk),他是CCSE的航空和航天学教授,也是CCSE的联合主任,该办公室于1月份从计算工程中心改名,以反映其与麻省理工学院的科学联系的加强。也是统计和数据科学中心成员的Marzouk指出,“ CESMIX试图同时做两件事。一方面,我们要解决一个难以解决的多尺度仿真问题,利用复杂材料的量子力学模型在工程规模上实现前所未有的精度。另一方面,我们希望创建使相关软件堆栈的开发和整体性能工程尽可能容易的工具,以在下一代亿亿级计算硬件上实现最高性能。”

该项目涉及八名跨学科研究人员的参与,他们是共同的PIs,研究科学家跨越了麻省理工学院的多个实验室和部门。完整的参与者名单包括:

PI,Youssef Marzouk,航空航天学教授,CCSE联合主任; Saman Amarasinghe,联合PI,计算机科学与工程学教授; Alan Edelman,联合PI,应用数学教授; Nicolas Hadjiconstantinou,联合PI,机械工程学教授,CCSE联合主任; Asegun Henry,机械工程学副教授; Heather Kulik,化学工程学副教授; Charles Leiserson,化学工程学副教授,Edwin Sibley Webster教授电气工程; James Peraire,HN联合PI斯拉特航空航天学院教授;航空航天学首席科学家Cuong Nguyen;计算机科学与人工智能实验室的研究科学家Tao B. Schardl;机械工程研究科学家Mehdi Pishahang。

麻省理工学院是被选为预测科学学术联盟计划(PSAAP)III一部分的9所大学之一,以形成一个新的中心来支持基于科学的建模和仿真以及百亿亿次计算技术。自该计划于2008年启动以来,这是美国能源部国家核安全局(DoE / NNSA)第三次授予PSAAP中心奖项,这也是该研究所首次入选。麻省理工学院是在此轮中选择建立单一学科中心的全国仅有的两个机构之一,并且将在五年内通过合作协议获得高达950万美元的资金。

推进预测模拟

CESMIX将专注于高超声速流动环境中的百亿分之一秒的材料模拟。它还将推动百亿亿美元级的新的预测性仿真范式和计算机科学工具的开发。研究人员将专门致力于预测无法通过直接实验观察获得的极端载荷下的复杂(无序和多组分)材料的降解-这种应用代表了当前强烈关注的技术领域,并且是例举了­­­涉及材料的一类重要的科学问题的例子。极端环境中的接口。

“这里的一大挑战是能够预测在这些条件下会发生什么反应以及会形成什么新分子。虽然量子力学建模将使我们能够预测这些事件,但我们还需要能够解决这些过程的时间和长度尺度。“我们的工作将集中在开发所需的软件和机器学习工具上,这些工具和机器学习工具将告诉我们何时更实惠的物理模型可以应对长度比例挑战,以及何时需要量子力学来应对精度挑战。”

CESMIX研究人员计划通过多个开源软件项目传播其结果,并吸引他们的开发人员和用户社区。该项目还将支持麻省理工学院的博士后,研究生和研究科学家的工作,其首要目标是为下一代计算科学家创建新的实践范式。


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