dynamicslab/hydrogym

何を解決するか

HydroGymは、流体力学と流れの制御に強化学習（RL）を適用するための標準化された方法を提供します。複雑な数値流体力学（CFD）ソルバーとRLライブラリの間のギャップを埋めるため、一貫したインターフェースを提供し、研究者が個々のソルバーごとにカスタム統合を構築することなく、流体の流れを制御するエージェントを訓練できるようにします。

どのように機能するか

このプラットフォームはGymnasium互換のAPIを実装しており、Stable-Baselines3やRLlibのような一般的なRLライブラリとの互換性があります。2Dおよび3D環境における流体の挙動をシミュレートするために、有限要素法（Firedrake）、格子ボルツマン法（MAIA LBM）、有限体積法（MAIA FV）、スペクトル要素法（NEK5000）、および微分可能なソルバー（JAX-Fluids）を含む6つの異なるソルバーバックエンドを統合しています。また、MPI並列化ソルバーとGPU加速によるハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）をサポートしています。

対象者

流体力学、流れの制御、および強化学習に従事する研究者やエンジニア向けに設計されており、標準的なベンチマークと高レイノルズ数の乱流の両方でRLエージェントをテストするための、スケーラブルで研究準備が整ったプラットフォームを必要とする人々を対象としています。

ハイライト

• 広範な環境ライブラリ: 円柱後流、翼型、および乱流チャネル流をカバーする61以上の事前設定済み環境。
• マルチバックエンド・サポート: 勾配ベースの最適化のための完全微分可能なソルバーを含む、6つの異なるCFDソルバータイプを統合。
• 高いスケーラビリティ: MPIおよびGPUサポートにより、ローカルワークステーションからエクサスケールHPCシステムまで、あらゆる環境に最適化。
• 高度な分析ツール: モード分解（DMD, POD）およびグローバル安定性解析のための組み込みサポートを含む。