Baskar Ganapathysubramanian | Adarsh Krishnamurthy | Mike Krapfl
Il n’existe pas de méthode efficace et rapide pour simuler les processus électrochimiques essentiels à la production d’énergie, au stockage d’énergie, aux technologies de santé et à la fabrication de pointe.
Des chercheurs de trois universités américaines (l’Iowa State University, la Tufts University dans le Massachusetts et la Stanford University en Californie) ont décidé de remédier à cette situation en développant des outils de modélisation informatique pour ces processus dans les liquides ou les gaz.
Ces systèmes électrochimiques ont une incidence surprenante sur la vie quotidienne, notamment grâce à la technologie de dessalement qui permet d’obtenir de l’eau potable, à des composants de batterie plus performants qui réduisent le coût de l’énergie, et à des appareils plus petits et moins chers qui améliorent les soins de santé.
Selon les chercheurs, la mise au point d’outils de modélisation haute fidélité faciles à utiliser, rapides et partageables permettrait de gagner du temps entre la découverte et la commercialisation de produits qui profitent à tous.
Prenons l’exemple d’un système de dessalement, explique Baskar Ganapathysubramanian, ingénieur en mécanique, professeur Joseph et Elizabeth Anderlik en ingénierie à l’Iowa State University et directeur adjoint du Translational AI Center de l’université. La structure de la membrane est complexe et poreuse. Lorsqu’un champ électrique est appliqué, les particules chargées, en l’occurrence des ions de sel, sont séparées de l’eau.
Cela semble assez simple.
« Mais le problème ici est qu’il y a trop de phénomènes concurrents », explique M. Ganapathysubramanian. « Il y a la chimie à la surface et nous pouvons zoomer sur de petites caractéristiques de surface. Mais le fluide à proximité de la surface est également affecté. »
La prise en compte de différentes échelles de distance et de temps – des interfaces microscopiques aux grands systèmes – constitue également un défi, ajoute-t-il.
« Considérez ce projet comme la construction d’une voiture. La « voiture » est le logiciel open source. La plupart des gens ne devraient pas avoir à construire une voiture pour se rendre là où ils doivent aller. Ils devraient pouvoir la conduire facilement, en toute sécurité et rapidement jusqu’à leur destination. C’est ce que nous proposons : un véhicule puissant et fiable permettant aux scientifiques et aux ingénieurs de tester leurs idées et de réaliser des avancées décisives. »
Une nouvelle subvention de recherche collaborative aidera les chercheurs à étudier ces problèmes et à développer une solution de modélisation appelée FASTEST, « Framework for Advanced Simulation of multiphaSe ElecTrochemical Systems » (cadre pour la simulation avancée de systèmes électrochimiques multiphases).
La National Science Foundation (NSF) des États-Unis soutient cette recherche par des subventions sur cinq ans : 1,15 million de dollars à l’Iowa State, 1,12 million de dollars à Tufts et 1 million de dollars à Stanford.
Les chefs de projet sont :
- Iowa State, Ganapathysubramanian et Adarsh Krishnamurthy, professeur de génie mécanique et directeur adjoint du Translational AI Center.
- Tufts, Hari Sundar, professeur associé Ada Lovelace en informatique, et Jeff Foster, professeur et directeur du département d’informatique.
- Stanford, Ali Mani, professeur de génie mécanique.
Défis et expertise
Selon le résumé du projet, les chercheurs s’efforceront de développer « des capacités de simulation évolutives, robustes et précises pour la dynamique complexe et multi-échelle des systèmes électrochimiques multiphases ». Ces simulations devraient également fonctionner dans diverses applications, notamment dans les domaines de l’énergie, de la médecine et de la fabrication.
« Considérez ce projet comme la construction d’une voiture », a précisé Ganapathysubramanian. « La « voiture » est le logiciel open source. La plupart des gens ne devraient pas avoir à construire une voiture pour se rendre là où ils doivent aller. Ils devraient pouvoir la conduire facilement, en toute sécurité et rapidement jusqu’à leur destination. C’est ce que nous proposons : un véhicule puissant et fiable permettant aux scientifiques et aux ingénieurs de tester leurs idées et de mettre à l’échelle leurs avancées. »
Les chercheurs sont confrontés à trois défis principaux : créer une technologie de simulation qui fonctionne rapidement lorsque les chercheurs ajustent les paramètres et les variables ; créer un cadre qui ne dépende pas d’architectures informatiques telles que les unités centrales de traitement ou les unités de traitement graphique ; et développer des outils compatibles avec l’IA qui fonctionnent rapidement avec des ensembles de données volumineux et complexes.
Selon M. Krishnamurthy, d’autres problèmes incluent la modélisation des géométries complexes dans certaines applications. Dans le cas d’un appareil de dialyse, par exemple, la modélisation des géométries est difficile à réaliser à l’aide des méthodes existantes.
« Relever ces défis peut améliorer considérablement les performances, l’efficacité et l’accessibilité financière des technologies essentielles, en particulier dans le domaine de la production et du stockage d’énergie », ont écrit les chercheurs.
Les chercheurs collaborateurs de tout le pays « possèdent une expertise très diversifiée », a conclu M. Krishnamurthy, citant des experts en mathématiques appliquées, en langages de programmation informatique, en calcul haute performance, en génie chimique et en mécanique des fluides.
C’est le genre d’équipe qui ne peut être constituée qu’avec le soutien d’une agence fédérale, a déclaré M. Ganapathysubramanian. Le programme « Cyberinfrastructure for Sustained Scientific Innovation » (Cyberinfrastructure pour une innovation scientifique durable) de la NSF garantit que les travaux de l’équipe restent publics, transparents et réutilisables, maximisant ainsi le retour sur investissement pour les contribuables et permettant un large impact sociétal.
Source : Université de l’État de l’Iowa
