En uno de los usos más intensivos hasta la fecha de la supercomputadora HiPerGator de la Universidad de Florida, los ingenieros de UF han reproducido fielmente la turbulencia y la complejidad del aire caliente que se eleva a lo largo de una pared, una simulación que antes era imposible con aplicaciones en seguridad contra incendios en el hogar y calefacción y refrigeración.

Una simulación tan fina y detallada de los llamados penachos de paredes térmicas no ha sido posible en el pasado debido a la complejidad de los movimientos del aire. Pero gracias al uso exclusivo del 90 % del clúster de IA de HiPerGator durante varios días, el equipo de investigación dirigido por el profesor de ingeniería de la UF, Sivaramakrishnan Balachandar, pudo rastrear remolinos turbulentos de aire girando y girando a un nivel submilimétrico.

"Usamos casi todo el clúster de IA de HiPerGator para resolver un problema que hasta ahora no se había resuelto en nuestra comunidad con este nivel de detalle", dijo Balachandar. "El flujo turbulento es uno de los grandes desafíos de la ciencia y la ingeniería. La turbulencia nos afecta en todas partes, desde el rendimiento de los aviones hasta las trayectorias de los huracanes y las columnas volcánicas".

Los penachos de paredes térmicas ocurren cuando el aire caliente y flotante se eleva a lo largo de una superficie vertical. Este proceso tiene lugar durante los incendios domésticos y puede propagar los incendios rápidamente si no se los contiene. Pero los penachos de paredes térmicas menos destructivas ocurren todos los días a medida que el aire caliente o frío sube o baja a lo largo de las paredes en los espacios interiores. Procesos muy similares explican los deslizamientos de lodo y las corrientes cargadas de sedimentos:penachos volcados de lado.

Muchos científicos han estudiado las columnas térmicas de manera experimental, pero esto requiere la construcción de sitios de prueba costosos y está limitado por la cantidad de sensores que se pueden colocar en una pared. Esos sensores también afectan las mismas mediciones que se están tomando, enturbiando los datos.

Los modelos informáticos de penachos de paredes térmicas resuelven muchos de los problemas de los experimentos del mundo real, pero los tipos de simulaciones que se pueden ejecutar en una computadora común son confusos y de baja resolución. La escala milímetro a milímetro lograda por el equipo de Balachandar requiere los recursos de una poderosa supercomputadora.

Los investigadores diseñaron su simulación para replicar los movimientos del aire en una casa real. Prácticamente, introdujeron aire caliente en la parte inferior de una pared a lo largo del zócalo y lo observaron evolucionar con el tiempo a medida que se elevaba. La casa simulada tenía paredes verticales y líneas de techo de diferentes pendientes a lo largo de las cuales se desarrollaban las columnas térmicas, tal como ocurriría en una casa real.

Junto con los experimentos y teorías del mundo real, este tipo de simulaciones forman un pilar importante de los descubrimientos científicos, dice Balachandar.

"Usando computadoras, resolvemos la Madre Naturaleza, y lo que la simulación por computadora nos brinda es un acceso sin precedentes a todos los detalles de lo que sucede en el interior. Con nuestra simulación, podemos entrar en la columna de la pared y ver cada rincón y grieta", dijo Balachandar.

En general, los investigadores rastrearon casi 100 mil millones de componentes, como la velocidad, la presión y la temperatura, durante un cuarto de millón de instantes en el tiempo. El trabajo requirió 125 de los 140 nodos del clúster de IA HiPerGator. Cada nodo alberga ocho GPU y 128 CPU, cada una de las cuales realiza diferentes tipos de cálculos. El equipo de Balachandar optimizó su código para ejecutarlo en las GPU de NVIDIA que alimentan los nodos del clúster de IA, mejorando aún más el rendimiento de su simulación.

Este tipo de simulaciones detalladas también desembocan en aplicaciones prácticas. Por ejemplo, los ingenieros usan modelos mucho más simples, con suposiciones posiblemente defectuosas incorporadas, para ayudarlos a diseñar y comprender los sistemas de calefacción del hogar o los códigos contra incendios. Mejorar esos modelos puede mejorar estos diseños.

"Ahora podemos probar los modelos existentes y descubrir dónde se quedan cortos. Planeamos usar inteligencia artificial para analizar nuestros terabytes de datos y ayudarnos a desarrollar mejores modelos para que la gente los use", dijo Balachandar. + Explora más

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