A Reinforcement Learning Powered Digital Twin to Support Supply Chain Decisions

The complexity of making supply chain planning decisions is growing along with the Volatility, Uncertainty, Complexity and Ambiguity of supply chain environments. As a consequence, the complexity of designing adequate decision support systems is also increasing. New approaches emerged for supporting decisions, and digital twins is one of those. Concurrently, the artificial intelligence field is growing, including approaches such as reinforcement learning. This paper explores the potential of creating digital twins with reinforcement learning capabilities. It first proposes a framework for unifying digital twins and reinforcement learning into a single approach. It then illustrates how this framework is put into practice for making supply and delivery decisions within a drug supply chain use case. Finally, the results of the experiment are compared with results given by traditional approaches, showing the applicability of the proposed framework

Stratégie de couplage faible entre les méthodes FEM et SPH pour les simulations d'IFS

Un couplage bi-dimensionnel pour l'Interaction Fluide-Structure est proposé entre la méthode Smoothed Particles Hydrodynamics (SPH) pour le fluide et la méthode Eléments Finis (EF) pour le solide. Avec ce couplage nous prenons des avantages dans les deux méthodes, à savoir la capacité de la méthode SPH de prendre en compte de grandes déformations du domaine fluide et la capacité éprouvée de prédiction du comportement des solides sous chargement instationnaire de pression de la méthode EF. De plus aucun algorithme spécifique n'est requis à l'interface solide-fluide pour éviter l'interpénétration des matériaux. Tout ceci conduit à une implémentation relativement aisée du couplage. Des cas de validation de ce couplage seront présentés. En particulier la conservation totale de l'énergie à travers le couplage sera soigneusement suivie et analysée, démontrant la validité et la précision de ce couplage totalement explicite. Ainsi les différentes énergies seront exprimées et suivies au cours du temps, à la fois pour la méthode SPH pour le fluide et pour la méthode EF pour le solide. La somme de ces différentes énergies devant être constante dans le temps en absence de dissipation. De bonnes propriétés de convergence par rapport à la conservation de cette énergie totale ont été observées et seront présentées. Les validations du couplage SPH-EF seront présentées en détail, en comparaison de résultats analytiques et expérimentaux. Enfin le modèle sera appliqué à un cas réaliste complexe où les effets 3D ne peuvent être négligés

Parallel Computational Steering and Analysis for HPC Applications using a ParaView Interface and the HDF5 DSM Virtual File Driver

Honourable Mention AwardInternational audienceWe present a framework for interfacing an arbitrary HPC simulation code with an interactive ParaView session using the HDF5 parallel IO library as the API. The implementation allows a flexible combination of parallel simulation, concurrent parallel analysis and GUI client, all of which may be on the same or separate machines. Data transfer between the simulation and the ParaView server takes place using a virtual file driver for HDF5 that bypasses the disk entirely and instead communicates directly between the coupled applications in parallel. The simulation and ParaView tasks run as separate MPI jobs and may therefore use different core counts and/or hardware configurations/platforms, making it possible to carefully tailor the amount of resources dedicated to each part of the workload. The coupled applications write and read datasets to the shared virtual HDF5 file layer, which allows the user to read data representing any aspect of the simulation and modify it using ParaView pipelines, then write it back, to be reread by the simulation (or vice versa). This allows not only simple parameter changes, but complete remeshing of grids, or operations involving regeneration of field values over the entire domain, to be carried out. To avoid the problem of manually customizing the GUI for each application that is to be steered, we make use of XML templates that describe outputs from the simulation, inputs back to it, and what user interactions are permitted on the controlled elements. This XML is used to generate GUI and 3D controls for manipulation of the simulation without requiring explicit knowledge of the underlying model

SPH High-Performance Computing simulations of rigid solids impacting the free-surface of water

Numerical simulations of water entries based on a three-dimensional parallelized Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) model developed by Ecole Centrale Nantes are presented. The aim of the paper is to show how such SPH simulations of complex 3D problems involving a free surface can be performed on a super computer like the IBM Blue Gene/L with 8,192 cores of Ecole polytechnique fédérale de Lausanne. The present paper thus presents the different techniques which had to be included into the SPH model to make possible such simulations. Memory handling, in particular, is a quite subtle issue because of constraints due to the use of a variable-h scheme. These improvements made possible the simulation of test cases involving hundreds of million particles computed by using thousands of cores. Speedup and efficiency of these parallel calculations are studied. The model capabilities are illustrated in the paper for two water entry problems, firstly, on a simple test case involving a sphere impacting the free surface at high velocity; and secondly, on a complex 3D geometry involving a ship hull impacting the free surface in forced motion. Sensitivity to spatial resolution is investigated as well in the case of the sphere water entry, and the flow analysis is performed by comparing both experimental and theoretical reference results

High performance computing 3D SPH model: Sphere impacting the free-surface of water

In this work, an analysis based on a three-dimensional parallelized SPH model developed by ECN and applied to free surface impact simulations is presented. The aim of this work is to show that SPH simulations can be performed on huge computer as EPFL IBM Blue Gene/L with 8'192 cores. This paper presents improvements concerning namely the memory consumption, which remains quite subtle because of the variable-H scheme constraints. These improvements have made possible the simulation of test cases involving tens of millions of particles computed by using more than thousand cores. Furthermore, pv-meshless developed by CSCS, is used to show the pressure field and the effect of impact

Isoprostanoids quantitative profiling of marine red and brown macroalgae

International audienc

Parallélisation d'un code SPH 3D pour des simulations massives sur mémoire distribuée

La méthode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) est une méthode particulaire qui a connu une forte émergence au cours des deux dernières décennies. Bien qu’initialement développée pour des applications astrophysiques, cette méthode numérique est aujourd'hui largement appliquée à la mécanique des fluides, à la mécanique des structures et à des applications variées dans différentes branches de la physique. Le code SPH-flow est développé conjointement par le LHEEA de l'Ecole Centrale de Nantes et l’entreprise HydrOcean. Cet outil est principalement dédié à la modélisation d’écoulements complexes à surface libre, dans un contexte de dynamique rapide, et en présence de solides présentant des géométries complexes en interaction avec le fluide. Dans ce domaine, le principal avantage de cette méthode repose sur sa capacité à simuler les déconnexions/reconnexions de surface libre (déferlements, jets de surface libre...) sans nécessiter sa capture. Comme c’est le cas pour la plupart des autres méthodes particulaires, cette méthode est exigeante en termes de ressources de calcul, et sa parallélisation est inévitable dans le cadre d’applications 3D massives, en vue de conserver des temps de restitution raisonnables. L'ordre de grandeur des résolutions adoptées dans nos simulations est de plusieurs centaines de millions de particules, impliquant l’utilisation de plusieurs milliers de processeurs en réseau, et donc une parallélisation performante. Cet article présente la stratégie de parallélisation retenue dans notre code SPH, basée sur une décomposition de domaine et passant par l’utilisation du standard MPI (mémoire distribuée). Les différentes procédures dédiées à l'équilibrage de charge sont présentées, ainsi que les solutions retenues pour limiter les latences de communication par l’emploi de communication non bloquantes. Les performances parallèles sont ensuite présentées en termes d’accélération et d’efficacité, sur des cas allant jusqu’à 3 milliards de particules et utilisant 32768 processeurs en réseau

Parallel Computational Steering for HPC Applications Using HDF5 Files in Distributed Shared Memory

International audienceInterfacing a GUI driven visualization/analysis package to an HPC application enables a supercomputer to be used as an interactive instrument. We achieve this by replacing the IO layer in the HDF5 library with a custom driver which transfers data in parallel between simulation and analysis. Our implementation using ParaView as the interface, allows a flexible combination of parallel simulation, concurrent parallel analysis, and GUI client, either on the same or separate machines. Each MPI job may use different core counts or hardware configurations, allowing fine tuning of the amount of resources dedicated to each part of the workload. By making use of a distributed shared memory file, one may read data from the simulation, modify it using ParaView pipelines, write it back, to be reused by the simulation (or vice versa). This allows not only simple parameter changes, but complete remeshing of grids, or operations involving regeneration of field values over the entire domain. To avoid the problem of manually customizing the GUI for each application that is to be steered, we make use of XML templates that describe outputs from the simulation (and inputs back to it) to automatically generate GUI controls for manipulation of the simulation