Autoregressive Transformers for Data-Driven Spatio-Temporal Learning of Turbulent Flows

A convolutional encoder-decoder-based transformer model has been developed to autoregressively train on spatio-temporal data of turbulent flows. It works by predicting future fluid flow fields from the previously predicted fluid flow field to ensure long-term predictions without diverging. The model exhibits significant agreements for \textit{a priori} assessments, and the \textit{a posterior} predictions, after a considerable number of simulation steps, exhibit predicted variances. Autoregressive training and prediction of \textit{a posteriori} states is the primary step towards the development of more complex data-driven turbulence models and simulations

RF Controlled Digital Wireless Camera

In the present scenario cameras are fixed in static position due to which they are able to monitor a limited area. The effective way to increase the coverage area to camera is to design a system which will give the flexibility to move the camera in different directions as per requirements [1]. This paper presents operation and working of wireless video camera system. This system is developed by using USB-camera, microcontroller atmega16A, serial communicator-FTDI232 which is used for communication between computer and micro-controller and vice versa and motor driving circuit. The special feature about this system is that direction of camera can be changed by user in desired direction from the control room using Bluetooth mobile application. So only one camera can cover the large area making the system reliable, cheap and convenient. This type of system can be used in surveillance application, military application and for monitoring purpose [1]

Modélisation de la turbulence dans les fluides assistée par l'apprentissage profond

Despite several advancements in experimental and computational resources, and despite progress in theoretical and mathematical procedures to address the closure of Navier-Stokes equations, turbulence remains an unsolved problem even after 200 years of continuous research. On the other hand, artificial machine intelligence and related technologies are making rapid advancements in several domains of science and engineering, helping us humans to efficiently solve modeling problems and discover new physics. Present work tries to combine these two branches and explore if computational machines can be used to efficiently study turbulence in fluids, and perhaps someday help us in the discovery of the missing universal laws. Deep learning is employed to learn turbulence modeling and a patch-based method is proposed for robust learning. Learning of subgrid-scale turbulence from the resolved large scales is demonstrated along with investigation of effect of the coarse-graining methods and successive refinements. Spatio-temporal learning of turbulent flows is proposed to learn the temporal snapshots and a posteriori simulations are performed.Malgré plusieurs avancées dans les ressources expérimentales et informatiques, et malgré les progrès des procédures théoriques et mathématiques pour aborder la fermeture des équations de Navier-Stokes, la turbulence reste un problème non résolu même après 200 ans de recherche continue. D'autre part, l'intelligence artificielle et les technologies connexes font des progrès rapides dans plusieurs domaines de la science et de l'ingénierie, nous aidant à résoudre efficacement les problèmes de modélisation et à découvrir de nouveaux phénomènes physiques. Le présent travail tente de combiner ces deux branches et d'explorer si les machines computationnelles peuvent être utilisées pour étudier efficacement la turbulence dans les fluides, et peut-être un jour nous aider dans la découverte des lois universelles manquantes. L'apprentissage profond est utilisé pour apprendre la modélisation de la turbulence et une méthode basée sur les patchs est proposée pour un apprentissage robuste. L'apprentissage de la turbulence à l'échelle de la sous-grille à partir des grandes échelles résolues est démontré, de même que l'étude de l'effet des méthodes de raffinage grossier et des raffinements successifs. L'apprentissage spatio-temporel des flux turbulents est proposé pour apprendre les instantanés temporels et des simulations a posteriori sont effectuées

Couette-Poiseuille Flow Code: September 2018 Release

Couette-Poiseuille Flow Code released in September 2018 after grading of coursework for the academic year 2017-2018 was complete. The work on computations of Couette-Poiseuille flow with a mixing-length model was done as of part of Turbulence Practices - Individual Research Project (8 ECTS) course supervised by Dr. Jean-Philippe Laval during the coursework of Master's Program in Turbulence

Modélisation de la turbulence dans les fluides assistée par l'apprentissage profond

Despite several advancements in experimental and computational resources, and despite progress in theoretical and mathematical procedures to address the closure of Navier-Stokes equations, turbulence remains an unsolved problem even after 200 years of continuous research. On the other hand, artificial machine intelligence and related technologies are making rapid advancements in several domains of science and engineering, helping us humans to efficiently solve modeling problems and discover new physics. Present work tries to combine these two branches and explore if computational machines can be used to efficiently study turbulence in fluids, and perhaps someday help us in the discovery of the missing universal laws. Deep learning is employed to learn turbulence modeling and a patch-based method is proposed for robust learning. Learning of subgrid-scale turbulence from the resolved large scales is demonstrated along with investigation of effect of the coarse-graining methods and successive refinements. Spatio-temporal learning of turbulent flows is proposed to learn the temporal snapshots and a posteriori simulations are performed.Malgré plusieurs avancées dans les ressources expérimentales et informatiques, et malgré les progrès des procédures théoriques et mathématiques pour aborder la fermeture des équations de Navier-Stokes, la turbulence reste un problème non résolu même après 200 ans de recherche continue. D'autre part, l'intelligence artificielle et les technologies connexes font des progrès rapides dans plusieurs domaines de la science et de l'ingénierie, nous aidant à résoudre efficacement les problèmes de modélisation et à découvrir de nouveaux phénomènes physiques. Le présent travail tente de combiner ces deux branches et d'explorer si les machines computationnelles peuvent être utilisées pour étudier efficacement la turbulence dans les fluides, et peut-être un jour nous aider dans la découverte des lois universelles manquantes. L'apprentissage profond est utilisé pour apprendre la modélisation de la turbulence et une méthode basée sur les patchs est proposée pour un apprentissage robuste. L'apprentissage de la turbulence à l'échelle de la sous-grille à partir des grandes échelles résolues est démontré, de même que l'étude de l'effet des méthodes de raffinage grossier et des raffinements successifs. L'apprentissage spatio-temporel des flux turbulents est proposé pour apprendre les instantanés temporels et des simulations a posteriori sont effectuées

Modélisation de la turbulence dans les fluides assistée par l'apprentissage profond

Malgré plusieurs avancées dans les ressources expérimentales et informatiques, et malgré les progrès des procédures théoriques et mathématiques pour aborder la fermeture des équations de Navier-Stokes, la turbulence reste un problème non résolu même après 200 ans de recherche continue. D'autre part, l'intelligence artificielle et les technologies connexes font des progrès rapides dans plusieurs domaines de la science et de l'ingénierie, nous aidant à résoudre efficacement les problèmes de modélisation et à découvrir de nouveaux phénomènes physiques. Le présent travail tente de combiner ces deux branches et d'explorer si les machines computationnelles peuvent être utilisées pour étudier efficacement la turbulence dans les fluides, et peut-être un jour nous aider dans la découverte des lois universelles manquantes. L'apprentissage profond est utilisé pour apprendre la modélisation de la turbulence et une méthode basée sur les patchs est proposée pour un apprentissage robuste. L'apprentissage de la turbulence à l'échelle de la sous-grille à partir des grandes échelles résolues est démontré, de même que l'étude de l'effet des méthodes de raffinage grossier et des raffinements successifs. L'apprentissage spatio-temporel des flux turbulents est proposé pour apprendre les instantanés temporels et des simulations a posteriori sont effectuées.Despite several advancements in experimental and computational resources, and despite progress in theoretical and mathematical procedures to address the closure of Navier-Stokes equations, turbulence remains an unsolved problem even after 200 years of continuous research. On the other hand, artificial machine intelligence and related technologies are making rapid advancements in several domains of science and engineering, helping us humans to efficiently solve modeling problems and discover new physics. Present work tries to combine these two branches and explore if computational machines can be used to efficiently study turbulence in fluids, and perhaps someday help us in the discovery of the missing universal laws. Deep learning is employed to learn turbulence modeling and a patch-based method is proposed for robust learning. Learning of subgrid-scale turbulence from the resolved large scales is demonstrated along with investigation of effect of the coarse-graining methods and successive refinements. Spatio-temporal learning of turbulent flows is proposed to learn the temporal snapshots and a posteriori simulations are performed

Modélisation de la turbulence dans les fluides assistée par l'apprentissage profond

Despite several advancements in experimental and computational resources, and despite progress in theoretical and mathematical procedures to address the closure of Navier-Stokes equations, turbulence remains an unsolved problem even after 200 years of continuous research. On the other hand, artificial machine intelligence and related technologies are making rapid advancements in several domains of science and engineering, helping us humans to efficiently solve modeling problems and discover new physics. Present work tries to combine these two branches and explore if computational machines can be used to efficiently study turbulence in fluids, and perhaps someday help us in the discovery of the missing universal laws. Deep learning is employed to learn turbulence modeling and a patch-based method is proposed for robust learning. Learning of subgrid-scale turbulence from the resolved large scales is demonstrated along with investigation of effect of the coarse-graining methods and successive refinements. Spatio-temporal learning of turbulent flows is proposed to learn the temporal snapshots and a posteriori simulations are performed.Malgré plusieurs avancées dans les ressources expérimentales et informatiques, et malgré les progrès des procédures théoriques et mathématiques pour aborder la fermeture des équations de Navier-Stokes, la turbulence reste un problème non résolu même après 200 ans de recherche continue. D'autre part, l'intelligence artificielle et les technologies connexes font des progrès rapides dans plusieurs domaines de la science et de l'ingénierie, nous aidant à résoudre efficacement les problèmes de modélisation et à découvrir de nouveaux phénomènes physiques. Le présent travail tente de combiner ces deux branches et d'explorer si les machines computationnelles peuvent être utilisées pour étudier efficacement la turbulence dans les fluides, et peut-être un jour nous aider dans la découverte des lois universelles manquantes. L'apprentissage profond est utilisé pour apprendre la modélisation de la turbulence et une méthode basée sur les patchs est proposée pour un apprentissage robuste. L'apprentissage de la turbulence à l'échelle de la sous-grille à partir des grandes échelles résolues est démontré, de même que l'étude de l'effet des méthodes de raffinage grossier et des raffinements successifs. L'apprentissage spatio-temporel des flux turbulents est proposé pour apprendre les instantanés temporels et des simulations a posteriori sont effectuées

A 2.86-TOPS/W current mirror cross-bar-based machine-learning and physical unclonable function engine for Internet-of-Things applications

Energy-efficient machine-learning and physical unclonable function (PUF) has drawn significant attention for Internet-of-Things (IoT) application in wake-up detection for bandwidth/computation reduction and privacy protection at sensor node or autonomous device. A machine-learning and PUF engine for IoT applications is presented in this paper with a current mirror cross-bar (CMCB) being a shared core circuit for both functions, leading to reduction in overhead area by 48.5 ×. A novel dimension expansion technique is proposed to increase weight matrix dimension beyond the physically implemented array with small hardware and energy overhead. A signed multiply-accumulation is realized in CMCB with differential current path and 2-phase conversion. The proposed engine achieves an error rate of 6.34% on MNIST digit recognition task with an energy efficiency of 2.86 TOPS/W. The PUF achieves a native bit error rate of 2.3% across corners and extremely low area per challenge response pair (CRP) of 4.17 × 10⁻⁵⁹ μm² /CRP due to exponentially more CRP enabled by ternary input mode