Forscherteam gewinnt Innovationspreis der RWTH Aachen

Mathis Bode (left) and Prof. Heinz Pitsch (right) with the RWTH Aachen University Innovation Award Trophy
Mathis Bode (left) and Prof. Heinz Pitsch (right) with the RWTH Aachen University Innovation Award Trophy

Herzlichen Glückwunsch an Mathis Bode (JSC), Prof. Thomas Lippert (JSC) und Prof. Heinz Pitsch (RWTH Aachen/ITV), die mit ihrem disruptiven Technologiebeschleuniger JuLES (JUelich Large-Eddy Simulation) zu den Gewinnern des Innovationspreises 2022 der RWTH Aachen gehören.

JuLES ist eine innovative Plattform, die einen aktiven Beitrag zur Erreichung des 1,5-Grad-Pfades leisten will. Ausgangspunkt für die zur Bekämpfung des Klimawandels notwendige Transformation aller industriellen Prozesse ist die Tatsache, dass bestehende CO2-neutrale Technologien, wie z.B. die erneuerbare Energieerzeugung aus Wind- und Solarenergie oder die Wasserstoffindustrie, schnellstmöglich zur Marktreife entwickelt und effizienter werden müssen. Dies ist ohne innovative Technologiebeschleuniger nicht denkbar.

Auf technischer Ebene ist JuLES als Software-as-a-Service (SaaS)-Plattform implementiert, mit der in kürzester Zeit und mit beispielloser Vorhersagegenauigkeit reduzierte Modelle für Energieströme (z. B. in Turbinen oder Brennern) entwickelt werden können, die als entscheidende Technologie für die CO2-neutrale Umgestaltung unserer Industrieprozesse gelten.

Das wissenschaftliche Herzstück von JuLES sind Physics-Informed Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks (PIESRGAN) für Large-Eddy Simulationen (LES). PIESRGAN für LES ermöglicht die datengesteuerte Entwicklung von reduzierten Modellen für Energieströme, die bereits gezeigt haben, dass sie den bestehenden Modellen in Bezug auf die Vorhersagegenauigkeit deutlich überlegen sind und gleichzeitig die Simulationskosten um bis zu zwei Größenordnungen senken können. Es verwendet eine auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technik, um die kleinsten Skalen in Energieflüssen zu "rekonstruieren". Die Kombination klassischer, allgemein etablierter Strömungsmechaniktechniken mit modernster KI-Technologie kann damit eine noch nie dagewesene Vorhersagegenauigkeit erreichen.

Kontakt: Mathis Bode

aus JSC News No. 294, 7. Februar 2023

Letzte Änderung: 08.02.2023