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Data Driven Computational Mechanics at EXascale

DCoMEX aims to provide unprecedented advances to the field of Computational Mechanics by developing novel numerical methods enhanced by Artificial Intelligence, along with a scalable software framework that enables exascale compu... ver más

30/09/2024

NATIONAL TECHNICAL...

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-30

EuroHPC-01-2019: Extreme scale computing and data dr... Specific Challenge:to develop world-class extreme scale, and energy-efficient High Performance Compu...

I+D

Cerrada hace 5 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

6 Participantes

NATIONAL TECHNICAL UNIVERSIT...

465.63K€ | Lider

VALORIZA CONSERVACION DE INF...

653.55K€ | Participante

TUM

153.13K€ | Participante

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Duración del proyecto: 45 meses Fecha Inicio: 2020-12-03
Fecha Fin: 2024-09-30

Líder del proyecto

ETHNICON METSOVION POLYTECHNION No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto DCoMEX aims to provide unprecedented advances to the field of Computational Mechanics by developing novel numerical methods enhanced by Artificial Intelligence, along with a scalable software framework that enables exascale computing. A key innovation of our project is the development of AI-Solve, a novel scalable library of AI-enhanced algorithms for the solution of large scale sparse linear system that are the core of computational mechanics. Our methods fuse physics-constrained machine learning with efficient block-iterative methods and incorporate experimental data at multiple levels of fidelity to quantify model uncertainties. Efficient deployment of these methods in exascale supercomputers will provide scientists and engineers with unprecedented capabilities for predictive simulations of mechanical systems in applications ranging from bioengineering to manufacturing. DCoMEX exploits the computational power of modern exascale architectures, to provide a robust and user friendly framework that can be adopted in many applications. This framework is comprised of AI-Solve library integrated in two complementary computational mechanics HPC libraries. The first is a general-purpose multiphysics engine and the second a Bayesian uncertainty quantification and optimisation platform. We will demonstrate DCoMEX potential by detailed simulations in two case studies: (i) patient-specific optimization of cancer immunotherapy treatment, and (ii) design of advanced composite materials and structures at multiple scales. We envision that software and methods developed in this project can be further customized and also facilitate developments in critical European industrial sectors like medicine, infrastructure, materials, automotive and aeronautics design.

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