VALÈNCIA, 21 de diciembre. La turbulencia, uno de los grandes enigmas de la física moderna, continúa desafiando a científicos e ingenieros por igual. Esta problemática no solo afecta el confort de los pasajeros en vuelos, sino que también representa una porción considerable del consumo energético en aeronaves y vehículos idóneos. Para abordar este grave tema, investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad de Michigan (UM) han creado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) que promete desentrañar los secretos de la turbulencia y mejorar nuestros conocimientos sobre ella. Este importante hallazgo se ha publicado en la revista Nature Communications y fue anunciado por la UPV en un comunicado oficial.

Sergio Hoyas, investigador en el Instituto de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la UPV y coautor del estudio, enfatiza la relevancia de este avance. "Al entender mejor la turbulencia, podremos anticipar áreas peligrosas durante un vuelo y así mitigar los riesgos para los pasajeros. Además, esta herramienta podría ser clave para optimizar procesos industriales, mejorar la combustión y reducir la resistencia aerodinámica, con un impacto económico que no se puede subestimar", afirmó.

A pesar de que la turbulencia ha sido considerada un "rompecabezas" durante más de un siglo, gracias a la complejidad de sus ecuaciones y a las limitaciones tecnológicas, la IA comienza a ofrecer soluciones. Andrés Cremades, otro investigador del IUMPA en la UPV, destaca que este avance ofrece una oportunidad única para identificar las áreas críticas dentro de un flujo turbulento. "La IA se presenta como una herramienta poderosa para enfrentarnos a este desafío y desentrañar las regiones que realmente importan en la dinámica de la turbulencia", puntualiza.

El modelo de IA diseñado por el equipo se basa en una simulación de alto nivel de un flujo turbulento, permitiendo al algoritmo evaluar la relevancia de distintas zonas dentro de la turbulencia. A diferencia de otros sistemas de IA que operan como "cajas negras", esta innovadora metodología no solo predice cómo evolucionará el flujo, sino que también ofrece información específica sobre las regiones que tienen mayor impacto en su desarrollo.

Para desarrollar este modelo, los científicos unieron simulaciones numéricas ultra precisas con técnicas de IA explicativa, conocidas como SHAP. "Ahora contamos con la capacidad de identificar las áreas del flujo que debemos ajustar si nuestro objetivo es disminuir la resistencia, optimizar la combustión y minimizar el impacto ambiental", señala Hoyas.

Los resultados de esta investigación son especialmente relevantes para crear estrategias de control de la turbulencia más eficientes, las cuales podrían traducirse en una considerable reducción de fricción, un menor consumo energético y un decrecimiento en el desgaste de sistemas industriales.

Dado que se estima que aproximadamente el 15% de la energía global se desperdicia debido a la turbulencia, identificar con precisión las zonas críticas del flujo podría facilitar el desarrollo de tecnologías más sostenibles en diversos sectores, incluidos la aviación, la automoción y la energía eólica.

Los investigadores concluyen que esta innovadora técnica tiene el potencial de ser aplicada en otros problemas físicos donde la identificación de los factores relevantes sea esencial. Ricardo Vinuesa, parte del equipo, culmina diciendo que "demostrar la existencia y la unicidad de las soluciones en las ecuaciones de la mecánica de fluidos es conocido como el problema del millón de dólares. Resolver la turbulencia de forma práctica podría ser el verdadero desafío del billón de dólares".