Karlsruhe

Mehr Rechenpower für die Forschung

von - 23.03.2023
Die Rechenpower des neuen Supercomputers am KIT entspricht 10 000 Laptops.
Foto: Foto: Amadeus Bramsiepe, KIT
Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben die Forschenden einen neuen Hochleistungsrechner für die Materialforschung in Betrieb genommen.
Mit dem 1,2-Millionen-Euro-Computer können Forschende den strukturellen Aufbau zukünftiger Materialien simulieren und so deren Eigenschaften untersuchen, noch bevor sie in der Realität vorliegen. So können die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler neue Materialien entwickeln, die etwa in der Medizin oder der Energieforschung eingesetzt werden. So wurde zum Beispiel die Membran in Corona-Schnelltests durch neue Computermodelle verbessert.
"Die Simulationsrechnungen erzeugen riesige Mengen von Daten zum Beispiel über das Materialverhalten unter speziellen Bedingungen. Mit modernen Data-Science- Anwendungen, Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz können wir daraus Wissen über die Eigenschaften von Materialien gewinnen und so neue Materialien viel schneller entwickeln", sagt Britta Nestler, Professorin für Mikrostruktursimulation am Institut für Angewandte Materialien des KIT.
Der Hochleistungsrechner steht im Materialwissenschaftlichen Zentrum für Energieforschung (MZE) auf dem Campus Süd des KIT. Das System hat eine Rechenleistung, die mit der von 10 000 Laptops vergleichbar ist. "Diese Rechenpower ermöglicht uns eine noch schnellere Entwicklung neuer Simulationsmethoden", sagt Nestler. "Dazu gehören insbesondere Multiphysikmethoden zur Mikrostruktursimulation auf Hochleistungsrechnern, zur Datenanalyse für eine Vorhersage von Material-Eigenschaftszusammenhängen oder die Weiterentwicklung der in Karlsruhe entwickelten Software für Materialsimulationen auf Hochleistungsrechnern."
Das Spektrum der technischen Anwendungen reicht dabei von medizinischen Anwendungen über Energieforschung bis hin zu Geowissenschaften. Zum Beispiel haben die Forschenden am KIT den Flüssigkeitstransport in medizinischen Diagnostiktests wie etwa COVID-Schnelltests durch Verbesserungen an der eingebauten Membranstruktur optimiert. Auch lassen sich dank der Simulationen Vorschläge für die Auslegung von Geothermieanlagen, von Energiespeichersystemen, für die Lagerung von CO2 oder auch zur Gestaltung einer effizienten Grundwasserreinigung machen.
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