Beregningsvitenskap

En matematisk modell kan beskrive hvordan CO₂ brer seg i en geologisk formasjon, hvordan en battericelle eldes, hvordan overvann finner veien gjennom en by, eller hvordan turbulens oppfører seg i innflygingen til en flyplass. Men modeller gjør mer enn å beskrive og forutsi. De brukes til å velge og til å styre: hvilken rute distribusjonsbilen skal kjøre, hvilke tog som skal prioriteres når noe har gått galt, hvordan et energisystem skal dimensjoneres, hvordan en prosess skal reguleres mens den er i drift. Skillet mellom å forstå et system og å handle i det er i praksis et spørsmål om hvilke algoritmer man har.

Beregningsvitenskap er også fundamentet under kunstig intelligens. Bak enhver modell som lærer ligger numerisk lineær algebra, optimering og programmering tett på maskinvaren – de samme metodene som gjør en simulering rask nok til å være nyttig. Og påvirkningen går begge veier: maskinlæring gir oss nå raskere og mer fleksible måter å regne på, i modeller som kombinerer fysikk med data.

Brukerne finnes i næringsliv, offentlig forvaltning og forskning. Vi bygger simuleringsverktøy for undergrunnen som brukes verden over til å planlegge og vurdere CO₂-lagring, geotermi og petroleumsproduksjon. Vi varsler turbulens ved norske flyplasser, planlegger togruter, optimaliserer lagerdrift og distribusjon, og forkorter testtiden for nye batterier. Noen resultater er synlige som forskning, andre som programvare i daglig drift: rundt 12 000 transportører i Norden kjører hver dag ruter beregnet med teknologi utviklet hos oss.

Beregningsvitenskap er dessuten et fag som bærer andre fag. Akustikk, sensorteknologi, robotikk, helseteknologi og kvanteteknologi hviler alle på modeller, diskretisering og algoritmer. Mye av arbeidet vårt skjer derfor sammen med miljøer som kan fysikken, biologien eller logistikken bedre enn oss, og der vi bidrar med det som gjør problemet regnbart.

Vår forskning inkluderer

• Fysikkbasert simulering av prosesser og systemer, for å forutsi oppførsel, redusere risiko og optimalisere ytelse
• Diskretisering i rom og tid, fra endelig volum og endelig element til isogeometrisk analyse, med tilhørende beregningsnett og tidsintegrasjon
• Koblede problemer og multifysikk, der strømning, mekanikk, varme, kjemi og elektrokjemi virker på hverandre samtidig
• Lineære og ikke-lineære løsere som holder tritt når modellene vokser
• Multiskala- og redusertordensmetoder, som gjør store modeller regnbare uten å miste det som betyr noe
• Diskret optimering for planlegging, ruting, sekvensering, bemanning og ruteoppsett
• Kontinuerlig og PDE-styrt optimering, der selve den fysiske modellen inngår i optimeringsproblemet
• Deriverbare simulatorer, adjungerte metoder og automatisk derivasjon, som ikke bare gir et svar, men også forteller hvordan svaret avhenger av hver enkelt inngangsstørrelse
• Usikkerhetskvantifisering og dataassimilering, for å si hvor mye man kan stole på et svar
• Geometri og splineteknologi for konstruksjon, produksjon og digitale tvillinger
• KI-drevne modeller som kombinerer maskinlæring med tradisjonelle beregningsmetoder
• Agentbasert KI som lar deg snakke med simulatoren din, og som kobler språkmodeller mot både simuleringsverktøyene og utviklingen av dem
• Maskinvareakselererte algoritmer og høyytelsesberegning, inkludert GPU-baserte metoder vi har utviklet siden 2004

En metode er ikke ferdig når den er publisert, men når noen andre kan kjøre den på sitt eget problem. Derfor ender mye av arbeidet som programvare: åpen kildekode som MRST, OPM Flow, Jutul, BattMo, IFEM, GoTools, GPU Ocean og Swim, og kommersielle verktøy levert gjennom industripartnere.

Hva kan vi hjelpe med?

Mange beregningsoppgaver løses godt med verktøy som allerede finnes. Vi kommer inn når de ikke gjør det – når modellen er for stor, fysikken for sammensatt, geometrien for uvanlig, eller kravet til hastighet for strengt til at et generelt verktøy strekker til. Vi kan vurdere om et problem i det hele tatt lar seg regne på, bygge en prototyp som avklarer spørsmålet raskt, utvikle metoden som mangler, eller legge den inn i programvaren du allerede bruker. Vi ser også gjerne på modeller andre har laget. Og det som er spesialbygget hos oss i dag, blir ofte allemannseie om ti år. Beregningsvitenskap er broen mellom teori og praksis, og programvaren er brua.