BML Munjal University ਦੇ ਖੋਜੀਆਂ ਨੇ PI-OHAM ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਗਣਿਤਿਕ ਮੈਥਡ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫਲੂਇਡ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਏਰੋਸਪੇਸ, ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਥਰਮਲ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਏਰੋਡਾਇਨਾਮਿਕ ਅਤੇ ਹੀਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
BML Munjal University ਦੇ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਐਂਡ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਦੇ ਖੋਜੀਆਂ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੈਥਡ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫਲੂਇਡ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ Physics-Informed Optimal Homotopy Analysis Method (PI-OHAM) ਹੈ, ਰਵਾਇਤੀ ਗਣਿਤਿਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ AI-ਡਰਾਈਵਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਚੋਣ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹਵਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਾਨ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਸ਼ਲ ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼ਾਂ, ਵਾਹਨਾਂ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਕੂਲਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਏਰੋਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਅਤੇ ਹੀਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਵਿੱਚ, ਬਾਉਂਡਰੀ ਲੇਅਰ - ਕਿਸੇ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਹਵਾ ਦਾ ਪਤਲਾ ਖੇਤਰ - ਡਰੈਗ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਇਸ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨਾ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲੀ ਭਾਰੀ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਧੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੈਂਡਰਡ Physics-Informed Neural Networks (PINNs), ਸੀਮਤ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਗਣਿਤ ਸਹੀ ਹੱਲ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਵਾਂ PI-OHAM ਅਪ੍ਰੋਚ ਇਸ ਗੈਪ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਸਿਕ Homotopy Analysis Method ਦੀ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਮੈਥੇਮੈਟੀਕਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਕੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਖੋਜੀਆਂ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਾਧੇ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਫਲੂਇਡ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਸਮੱਸਿਆ, ਬਲਾਸੀਅਸ ਸਮੀਕਰਨ (Blasius equation) 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਵਿਧੀ ਨੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, 50 ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਿੱਧੇ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਘਟਨਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਕਾਦਮਿਕ R&D ਰੁਝਾਨਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਪਡੇਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਉਪਯੋਗਤਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਫਲੂਇਡ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਏ ਜਾਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਾਈਪਰਸੋਨਿਕ ਵਾਹਨ ਵਿਕਾਸ, ਸੋਲਰ ਥਰਮਲ ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਅਡਵਾਂਸਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਨਿਰਮਾਣ।
ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਕਲਾਸਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵੱਲ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨਿਰੀਖਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਆਖਰਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਏਰੋਸਪੇਸ ਫਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।