BML Munjal University లోని పరిశోధకులు PI-OHAM అనే కొత్త గణిత పద్ధతిని అభివృద్ధి చేశారు. ఇది సంక్లిష్టమైన ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్ లెక్కలను వేగవంతం చేస్తుంది. ప్రస్తుతం ఇది కేవలం విద్యాపరమైన ఆవిష్కరణ అయినప్పటికీ, ఏరోస్పేస్, ఆటోమోటివ్, థర్మల్ మేనేజ్మెంట్ వంటి రంగాల్లో దీర్ఘకాలంలో సామర్థ్యాన్ని పెంచే అవకాశం ఉంది. ముఖ్యంగా ఏరోడైనమిక్, హీట్ ట్రాన్స్ఫర్ సిమ్యులేషన్స్ ను వేగవంతం చేయగలదు.
ఇంజనీర్లకు సరికొత్త టూల్
BML Munjal University కి చెందిన స్కూల్ ఆఫ్ ఇంజనీరింగ్ అండ్ టెక్నాలజీ పరిశోధకులు.. ఇంజనీర్లు ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్ ను ఎలా సిమ్యులేట్ చేస్తారనే దానిపై ఒక వినూత్నమైన కంప్యూటేషనల్ పద్ధతిని కనుగొన్నారు. ఈ టెక్నిక్ పేరు ఫిజిక్స్-ఇన్ఫార్మ్డ్ ఆప్టిమల్ హోమోటోపీ అనాలిసిస్ మెథడ్ (PI-OHAM). ఇది సాంప్రదాయ గణిత పద్ధతులతో పాటు, AI-ఆధారిత పారామీటర్ సెలెక్షన్ ను మిళితం చేస్తుంది. గాలి ప్రవాహాన్ని (Air Flow) ఉపరితలాలకు దగ్గరగా మోడల్ చేయడానికి అవసరమైన క్లిష్టమైన నాన్-లీనియర్ ఈక్వేషన్స్ ను పరిష్కరించడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. విమానాలు, వాహనాలు, ఎలక్ట్రానిక్ కూలింగ్ సిస్టమ్స్ ను సమర్థవంతంగా డిజైన్ చేయడానికి ఈ ప్రక్రియ చాలా కీలకం.
ఏరోడైనమిక్స్, హీట్ ట్రాన్స్ఫర్ లో సవాళ్లు
ఏరోడైనమిక్స్, హీట్ ట్రాన్స్ఫర్ రంగాల్లో.. ఏదైనా ఉపరితలం చుట్టూ ఉండే పలుచని గాలి పొర (Boundary Layer) డ్రాగ్ (Drag) ను, శక్తి సామర్థ్యాన్ని (Energy Efficiency) నిర్ణయించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ పొరను మోడల్ చేయడం సాంప్రదాయకంగా చాలా కంప్యూటేషనల్ పవర్ ను తీసుకునేది, చాలా సమయం పట్టేది. ప్రస్తుతం వాడుకలో ఉన్న ఫిజిక్స్-ఇన్ఫార్మ్డ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్స్ (PINNs) వంటి పద్ధతులు కొన్నిసార్లు 'బ్లాక్ బాక్స్'ల వలె పనిచేస్తాయి, వాటిలో పారదర్శకత తక్కువగా ఉంటుంది. మరోవైపు, సాంప్రదాయ గణిత పద్ధతులు ఖచ్చితమైన పరిష్కారం పొందడానికి చాలా నెమ్మదిగా ఉంటాయి.
PI-OHAM ఆశాకిరణం
కొత్తగా వచ్చిన PI-OHAM పద్ధతి ఈ అంతరాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. సాంప్రదాయ హోమోటోపీ అనాలిసిస్ మెథడ్ (Homotopy Analysis Method) యొక్క నిర్మాణాత్మక గణిత పారదర్శకతను (Mathematical Transparency) కొనసాగిస్తూనే, AI ని ఉపయోగించి పారామీటర్ల కోసం వెతుకులాటను ఆటోమేట్ చేయడం, ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా.. పరిశోధకులు గణనీయమైన సామర్థ్య లాభాలను నివేదించారు. ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్ లో ఒక ప్రామాణిక సమస్య అయిన బ్లాసియస్ ఈక్వేషన్ (Blasius equation) పై చేసిన తొలి పరీక్షల్లో, ఈ పద్ధతి కేవలం 50 సెకన్లలోపు అధిక కచ్చితత్వాన్ని సాధించిందని తెలిసింది. ఇదే పనికి సాంప్రదాయ పద్ధతులకు వేల సెకన్లు పడుతుందని అంచనా.
భవిష్యత్తు అవకాశాలు
పెట్టుబడిదారులు, పరిశ్రమ పరిశీలకులకు.. ఇది స్టాక్ మార్కెట్ కు సంబంధించిన ప్రత్యక్ష సంఘటన కాకుండా, విద్యాపరమైన R&D (పరిశోధన, అభివృద్ధి) లో వస్తున్న తాజా పరిణామాలను సూచిస్తుంది. ఈ టెక్నాలజీ ప్రస్తుతం పరిశోధన, పరీక్ష దశలో ఉంది. దీని వాస్తవ వినియోగం.. హైపర్సోనిక్ వాహనాల అభివృద్ధి, సోలార్ థర్మల్ సిస్టమ్ డిజైన్, అధునాతన ఎలక్ట్రానిక్స్ తయారీ వంటి ఫ్లూయిడ్ డైనమిక్స్ పై ఎక్కువగా ఆధారపడే పరిశ్రమ రంగాలచే భవిష్యత్తులో దీనిని స్వీకరించడంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఈ టెక్నాలజీ తదుపరి దశ.. క్లాసిక్ ఈక్వేషన్స్ పై సైద్ధాంతిక పరీక్షల నుండి క్లిష్టమైన పారిశ్రామిక దృశ్యాలకు (Industrial Scenarios) మారడం. భవిష్యత్తులో ఇంజనీరింగ్ సాఫ్ట్వేర్లలో ఇలాంటి పద్ధతులు స్వీకరించబడతాయా లేదా ప్రధాన ఉత్పాదక, ఏరోస్పేస్ సంస్థల డిజైన్ ప్రక్రియలలో విలీనం చేయబడతాయా అనేది పరిశ్రమ పరిశీలకులు గమనించవచ్చు. ఇది దీర్ఘకాలంలో డిజైన్ ఖర్చులను తగ్గించడానికి, ఉత్పత్తి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి దోహదపడుతుంది.