Date/Time: Mon Apr 07 2025 at 15:00<br/><br/>Location: ISAC II Conf. Room<br/><br/>Speaker: Nicolas Savard (TRIUMF)<br/><br/>Title: Development of a 1D Charge- and Energy-Conserving Implicit Particle-in-Cell Code<br/><br/>Abstract: Particle-in-Cell (PIC) codes are essential for simulating plasma dynamics, but explicit momentum-conserving methods are computationally expensive due to strict constraints on spatial and temporal resolution. This is particularly challenging for high-density (>10^17 m-3) and low-temperature (<10 eV) plasmas, such as those in ion sources. Nonlinear implicit PIC solvers have been proposed to relax these constraints, potentially enabling faster 2D and 3D simulations. To evaluate these benefits, we develop a 1D implicit electrostatic PIC code that conserves charge and energy, benchmarking it against an explicit PIC implementation. While implicit methods allow for coarser resolution, we find that reduced accuracy limits the practical speedup, suggesting that the trade-offs are more significant than often assumed.

Zoom Link
https://ubc.zoom.us/j/69834209644?pwd=a8WnaydISBIfvAUX977TiKX3f0PAbo.1<br/><br/> <br/><br/>______________________________<br/><br/>Detailed information available can  be found at <a href='https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures'>https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures</a> <br/><br/>Date/Time: Mon Apr 14 2025 at 14:00<br/><br/>Location: Auditorium<br/><br/>Speaker: Behraad Bahreyni (Simon Fraser University)<br/><br/>Title: Physical Computers for In/Near-Sensor  Contextual Data Processing<br/><br/>Abstract: Technological advances have provided abundant computing power, widespread connectivity, and various microsensors to quantify real-world parameters, leading to revolutions such as the Internet of Things (IoT) and wearable technologies. Increasingly, recognizing the context in which data is generated is more relevant than the raw sensor data itself. While sophisticated machine learning algorithms can process raw data to generate context, the ability to generate and record data has surpassed the capacity to make sense of it efficiently. 
The next paradigm in sensing systems is to integrate sensing and cognition at the sensor level, enabling pattern detection in data as it arrives without the need for extensive data transmission. This talk covers three such physical computers based on physical Reservoir Computing (RC) to detect patterns in data. First, an electrothermal computer is built using off-the-shelf components to tackle sophisticated contextual computations, including standard benchmarks and real-time event detection. We then demonstrated similar capabilities based on 3D-printed computers for near-sensor signal processing. Finally, we will discuss the evolution of the work into building a 3D-printed computer with concurrent sensing and computing capabilities as a demonstration of in-sensor computing. We conclude with potential roadmaps for future research and a diversity of applications that can benefit from its results.
<br/><br/>Sci Tech seminar<br/><br/>______________________________<br/><br/>Detailed information available can  be found at <a href='https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures'>https://www.triumf.ca/research-program/lectures-conferences/upcoming-seminars-lectures</a> <br/><br/>