Gần đây một nhóm nghiên cứu dẫn đầu bởi Aleksandra Franz đã tung ra mã nguồn (open source) cho Solver với phương pháp tạo Dynamic Simulation FLUID một cách rất thời thượng, sử dụng GPU để tăng tốc simulation thông qua các bước solve sẽ kết hợp (Simulation-coupled) máy học để tạo ra kết quả.
Hiện tại fluid này đang được demo solve trên khung mô hình 2D (2 chiều sẽ đỡ tốn kém hiệu năng và dễ xử lý cho học thuật, nghiên cứu cũng như kiến tạo demo.
Đây là liên kết tới paper học liệu nghiên cứu này, miễn phí: PICT — A Differentiable, GPU-Accelerated Multi-Block PISO Solver for Simulation-Coupled Learning Tasks in Fluid Dynamics
Và cho những bạn đam mê khám phá học cách tạo ra FLUID với GPU còn kết hợp AI predict dữ liệu fluid thì đây là liên kết tới source code, mã nguồn mở.
Điểm nổi bật:
- Trình giải PISO bậc hai đã được kiểm chứng, dùng để giải các bài toán FLUID phức tạp, kể cả khi không gian bị bẻ cong hoặc phân thành nhiều khối
- Kết hợp dễ dàng với trí tuệ nhân tạo AI và học máy machine learning (như mạng nơ-ron) thông qua thư viện PyTorch
- Có thể tính đạo hàm tất cả các bước, phù hợp với việc huấn luyện mô hình Deep Learning
- Sử dụng các đoạn mã CUDA nhỏ, hiệu quả để mô phỏng nhanh khi đang huấn luyện hoặc chạy mô hình
Điều có lợi trong nghiên cứu này cũng các tham khảo của nó là gì:
- Biết được mô hình solve pressure FLUID dạng incompressible PICT
- Cách tạo ra mô hình fluid flow trong một hệ lưới cố định và đếm từng hạt particles dựa trên grid
- Sử dụng mã GPU (thông thường phổ biến chỉ biết tới CPU) cho xử lý mô hình fluid flow
- Biết được cách hoạt động của một mô hình Fluid Base gốc và sau đó cách để nâng cấp lên
- Ứng dụng AI Machine Learning vào việc predict dữ liệu, cụ thể ở đây là các dữ liệu như vận tốc
- Sử dụng mã để tái hiệu chỉnh việc máy học có chỉ dẫn hoặc không theo grid đã tạo ra
Như vậy ở đây có những cái mới với việc học code và tìm hiểu về tài liệu này: GPU fluid base, AI Machine Learning ứng dụng.
Với mô hình code thì mọi thứ có thể phải tạo tự đầu, nhưng nếu sử dụng một chương trình như Houdini và kết hợp các mã OpenCL, mô hình tìm kiếm hạt gần nhất, xử lý trên grid 2D với số particles cố định, áp dụng công thức xử lý Pressure cho fluid trên particle thông qua OpenCL thì việc hoàn toàn triển khai mô hình này là có thể. Ví dụ như tác giả tạo ra Houdini Axiom solver (realistic simulation khói lữa bằng GPU, gần như real-time) đã từng làm một cái solver xử lý nước, là theo phương án FLIP Solver (khác với PICT)
