Em um dos usos mais intensivos já feitos do supercomputador HiPerGator da Universidade da Flórida, os engenheiros da UF reproduziram fielmente a turbulência e a complexidade do ar quente subindo ao longo de uma parede - uma simulação anteriormente impossível com aplicações em segurança contra incêndio residencial e aquecimento e resfriamento.
Uma simulação tão refinada e detalhada das chamadas plumas de parede térmica não era possível no passado devido à complexidade dos movimentos do ar. Mas graças ao uso dedicado de 90% do cluster de IA do HiPerGator durante vários dias, a equipe de pesquisa liderada pelo professor de engenharia da UF Sivaramakrishnan Balachandar conseguiu rastrear redemoinhos turbulentos de torção e redemoinho de ar no nível submilimétrico.

"Usamos quase todo o cluster HiPerGator AI para resolver um problema que até agora não foi resolvido em nossa comunidade neste nível de detalhe", disse Balachandar. "O fluxo turbulento é um dos grandes desafios da ciência e da engenharia. A turbulência nos afeta em todos os lugares, desde o desempenho do avião até os rastros de furacões e plumas vulcânicas."

As plumas de parede térmica ocorrem quando o ar quente e flutuante sobe ao longo de uma superfície vertical. Este processo ocorre durante incêndios domésticos e pode espalhar incêndios rapidamente se não for contido. Mas plumas de parede térmicas menos destrutivas acontecem todos os dias à medida que o ar aquecido ou resfriado sobe ou desce ao longo das paredes em espaços internos. Processos muito semelhantes explicam deslizamentos de terra e correntes carregadas de sedimentos – plumas viradas de lado.

Muitos cientistas estudaram as plumas térmicas experimentalmente, mas isso requer a construção de locais de teste caros e é limitado pelo número de sensores que podem ser colocados em uma parede. Esses sensores também afetam as próprias medições que estão sendo feitas, turvando os dados.

Modelos de computador de plumas de parede térmica resolvem muitos dos problemas de experimentos do mundo real, mas os tipos de simulações que podem ser executados em um computador comum são confusos e de baixa resolução. A escala milímetro a milímetro realizada pela equipe de Balachandar requer os recursos de um supercomputador poderoso.

Os pesquisadores projetaram sua simulação para replicar os movimentos do ar em uma casa real. Virtualmente, eles introduziram ar quente na parte inferior de uma parede ao longo do rodapé e o observaram evoluir ao longo do tempo à medida que subia. A casa simulada tinha paredes verticais e linhas de telhado de diferentes inclinações ao longo das quais as plumas térmicas se desenvolveram, exatamente como ocorreria em uma casa real.



Juntamente com experimentos e teorias do mundo real, esses tipos de simulações formam um dos principais pilares das descobertas científicas, diz Balachandar.

"Usando computadores, resolvemos a Mãe Natureza, e o que a simulação de computador nos dá é um acesso sem precedentes a todos os detalhes do que acontece lá dentro. Com nossa simulação, podemos entrar na pluma da parede e ver todos os cantos e recantos", disse Balachandar.

No geral, os pesquisadores rastrearam quase 100 bilhões de componentes, como velocidade, pressão e temperatura, ao longo de um quarto de milhão de instantes no tempo. O trabalho exigiu 125 dos 140 nós do cluster HiPerGator AI. Cada nó hospeda oito GPUs e 128 CPUs, cada uma realizando diferentes tipos de cálculos. A equipe de Balachandar otimizou seu código para rodar nas GPUs NVIDIA que alimentam os nós do cluster de IA, melhorando ainda mais o desempenho de sua simulação.

Esses tipos de simulações detalhadas também se estendem para aplicações práticas. Por exemplo, os engenheiros usam modelos muito mais simples - com suposições possivelmente incorretas - para ajudá-los a projetar e entender sistemas de aquecimento doméstico ou códigos de incêndio. Melhorar esses modelos pode tornar esses designs melhores.

"Agora podemos testar modelos existentes e descobrir onde eles falham. Planejamos usar inteligência artificial para analisar nossos terabytes de dados e nos ajudar a desenvolver modelos melhores para as pessoas usarem", disse Balachandar. + Explorar mais

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