Automatisierte Modellierung

Die Idee hinter Novatis und Koumoutsakos neuartigen RL Algorithmus für Large-​Eddy-Simulationen ist, die Gitterpunkte, die das Strömungsfeld auflösen, als KI-​Agenten zu verwenden. Die Agenten lernen «Closure Models» durch die Beobachtung von Tausenden von Strömungssimulationen. «Um solche Simulationen in grossem Massstab durchführen zu können, war es entscheidend, Zugang zum CSCS-​Supercomputer "Piz Daint" zu haben», betont Koumoutsakos. Nach dem Training sind die Agenten frei, in der Simulation von Strömungen zu agieren, in denen sie vorher nicht trainiert wurden.

Das Turbulenzmodell lernt, während es mit der Strömung «spielt». «Die Maschine ‹gewinnt›, wenn die Ergebnisse von LES identisch sind mit denen von DNS, ähnlich wie wenn Maschinen lernen eine Schachpartie oder das Spiel GO zu spielen», sagt Koumoutsakos. «Während der LES führt die KI die Aktionen der ungelösten Skalen durch, indem sie nur die Dynamik der aufgelösten grossen Skalen beobachtet.» Die neue Methode übertrifft laut den Forschern nicht nur gut etablierte Modellierungsansätze, sondern kann auch über Gittergrössen und Strömungsbedingungen verallgemeinert werden.

Der entscheidende Teil der Methode ist ein neuartiger, von Novati entwickelter Algorithmus, der identifiziert, welche der vorhergehenden Simulationen für jeden Strömungszustand relevant sind. Der so genannte «Remember and Forget Experience Replay»-​Algorithmus (Merken-​ und-​Vergessen-Erfahrung-Wiederholung-Algorithmus) übertrifft den Forschern zufolge die grosse Mehrheit der vorhandenen RL-​Algorithmen bei mehreren Benchmark-​Problemen, die über die Strömungsmechanik hinausgehen. Das Team geht davon aus, dass ihre neu entwickelte Methode nicht nur beim Bau von Autos und bei der Wettervorhersage von Bedeutung sein wird. «Für die meisten anspruchsvollen Probleme in Wissenschaft und Technik können wir nur die ‹grossen Massstäbe› lösen und die ‹feinen› modellieren», sagt Koumoutsakos. «Die neu entwickelte Methodik bietet einen neuen und leistungsfähigen Weg zur Automatisierung der Multiskalenmodellierung und zum Fortschritt der Wissenschaft durch eine vernünftige Nutzung der KI.»