Trò chơi bàn cổ 2.500 năm tuổi truyền cảm hứng cho AI giải quyết vấn đề quá nhiệt ở động cơ và trung tâm dữ liệu

Một nhóm các nhà khoa học do Phó Giáo sư Jiangtao Cheng tại Virginia Tech dẫn đầu đã phát triển một phương pháp tối ưu hóa làm mát phun dựa trên trí tuệ nhân tạo, lấy cảm hứng từ trò chơi cờ vây cổ đại của Trung Quốc và AI AlphaGo của Google. Nhận thấy sự tương đồng giữa các chiến lược liên kết phức tạp trong cờ vây và các tham số phức tạp của hệ thống làm mát phun, các nhà nghiên cứu đã áp dụng học máy để phân tích và dự đoán các chiến lược làm mát hiệu quả nhất. Mục tiêu của họ là cải thiện quản lý nhiệt cho lưới điện, trung tâm dữ liệu, động cơ, máy tính và tua-bin, giúp các hệ thống này hoạt động hiệu quả trong bối cảnh nhu cầu tăng cao và ngăn ngừa quá nhiệt. Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Artificial Intelligence Review, tập trung vào vai trò của các giọt nước trong làm mát phun, nơi sự bay hơi nhanh của các giọt nước mang nhiệt lượng ra khỏi bề mặt nóng. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ 25 nghiên cứu trước đó, đánh giá các yếu tố như kích thước giọt tối ưu, loại vòi phun và các lựa chọn thay thế tiềm năng cho nước như dung môi hoặc hỗn hợp được thiết kế. Phương pháp học máy này đã giúp họ hiểu rõ hơn về động lực học nhiệt-lưu chất liên quan và đề xuất các thiết kế làm mát hiệu quả hơn.