Yahoo Noticias Turbulencia: ¡que un alien me explique esto!
En las últimas semanas, debido a dos desafortunados incidentes, hemos oído hablar sin parar de las turbulencias que afectan a los aviones. Pero el fenómeno va mucho más allá, está muy presente en nuestras vidas y, desgraciadamente, es tremendamente complicado de estudiar.
El físico Werner Heisenberg dijo en cierta ocasión:
“Cuando muera le preguntaré a Dios por la relatividad y la turbulencia: estoy seguro de que me podrá explicar la primera”.
En ingeniería nos gusta hacer las cosas mientras estamos vivos, por lo que vamos a preguntarle a lo más parecido que tenemos a una fuente de conocimiento no humana, un alien de nuestros días, una inteligencia artificial.
Turbulencias en el café
La característica principal de los flujos turbulentos es su capacidad para mezclar temperatura, energía y/o contaminantes.
Por ejemplo, es un fenómeno turbulento el que distribuye el azúcar en nuestro café, el que rige el movimiento de las tormentas y el causante de la resistencia al movimiento de coches y aviones. Su falta está detrás de las boinas de contaminación en nuestras ciudades. Incluso puede que las turbulencias hayan participado en el origen de la vida, en nuestro planeta y quién sabe si en otros.
En ingeniería, salvo el caso de la lubricación, todos los flujos son turbulentos. ¿No es inconcebible que a día de hoy aún no sepamos explicarlos?
Parafraseando a Heisenberg, nadie nos ha explicado todavía la turbulencia.
La ciencia de las turbulencia
Vayamos unos años antes de Heisenberg. En 1883 un físico e ingeniero inglés, Osborne Reynolds, publicó un artículo en la revista de la Royal Society sobre los distintos movimientos que se podían observar en un fluido. En particular, identificó un movimiento suave, que denominamos laminar, y un movimiento muy desordenado, caótico y lleno de remolinos, conocido como un flujo turbulento. La ciencia de la turbulencia acababa de empezar.
Antes de Reynolds, y de forma independiente, Claude-Henry Navier y Gabriel Stokes descubrieron las ecuaciones de la mecánica de fluidos. Se trata de unas ecuaciones en derivadas parciales no lineales que describen el comportamiento del fluido en cada posición del espacio y el tiempo. El problema es doble: nuestras matemáticas no son lo bastante avanzadas para resolverlas y nuestros ordenadores tampoco son lo suficientemente potentes. Cualquier caso práctico requeriría miles de años de cálculo en los ordenadores más grandes del mundo.
Durante estos 140 años se ha avanzado, por supuesto. Se han construido modelos simplificados que permiten conocer las características de distintos flujos. El modelo más usado por la industria, RANS, solo nos resuelve el flujo medio que elimina todos los remolinos. En vez de ver la Gioconda, con todos sus matices, veríamos un cuadro amarillo del mismo tamaño. Las nubes o campos de los cuadros de Van-Gogh nos llevarían al segundo ejemplo, la simulación de grandes remolinos (LES), donde sólo estos se simulan y los pequeños se modelan.
Esta es la gran esperanza para los próximos años, pero todavía no es una aproximación perfecta. No podremos mejorar nuestros modelos si no mejoramos nuestro conocimiento. Necesitamos una nueva herramienta.
Preguntemos a un alien
Imaginemos un río con todos sus remolinos. Cuando avanzamos con nuestros coches o aviones, el aire alrededor suyo forma patrones muy parecidos a los del río, solo que con remolinos mucho más pequeños, imposibles de visualizar a simple vista.
Una idea clásica de la turbulencia es intentar entender qué tipo de remolinos son más importantes para el fluido y como se relacionan entre ellos. Este es un problema muy complicado: hay millones de remolinos y de tamaños muy distintos. Además, ni siquiera hay una definición de remolino única. ¡Preguntemos a un alien!
Nuestro alien se basa en el deep learning y tiene cuatro patas. Primero, hemos creado una película en la que hemos simulado el comportamiento de un fluido en un dominio muy simple con una precisión extrema. Tenemos 10 000 fotogramas de esta película en tres dimensiones. Para cada fotograma conocemos la velocidad del fluido en aproximadamente 8.4 millones de puntos.
Con 7 000 de estos fotogramas hemos entrenado a una red neuronal, de tal manera que nuestra red consigue avanzar el fluido, es decir continuar la película, sin necesidad de conocer la física del sistema. Con los otros 3 000 fotogramas hemos validado nuestro método. La red no los conoce y, sin embargo, avanza de fotograma en fotograma como lo haría la simulación original. Esta es la segunda pata: una inteligencia artificial que ha aprendido dinámica de fluidos.
Para la tercera usamos una técnica de teoría de juegos llamada SHAP. Quitamos uno a uno cada remolino y observamos cómo afecta a la evolución de la película. Lo más importante es que SHAP nos da una puntuación para cada vórtice, y así podemos ordenarlos.
La IA aprueba el examen sin haber estudiado física
La parte más maravillosa de este viaje es que nuestro método reproduce el conocimiento clásico de los últimos 40 años, y lo extiende más allá. Nuestro alien ha aprobado el examen sin haber estudiado física, sólo observando la película. Y no sólo eso, sino que nos permite aprender cosas nuevas sobre la turbulencia, como por ejemplo qué vórtices son los más importantes para los fenómenos turbulentos.
La cuarta pata de nuestra alien es la validación de nuestro método con resultados experimentales de la Universidad de Melbourne . Estos datos son de flujos más realistas y, por cuestiones técnicas, no tienen la resolución de nuestros datos numéricos. Sin embargo, el método funciona, abriendo el camino a aplicaciones prácticas.
La IA es una herramienta clave y novedosa, y no debería ser relegada en ningún caso como ya indicamos en un artículo en Nature Climate Change.. Dado que la turbulencia puede estar detrás del 15 % del CO₂ que produce la humanidad cada año, entenderla completamente es esencial.
Usando IA hemos abierto una nueva forma de estudiar la turbulencia, que puede aplicarse a todo tipo de flujos turbulentos, también, esperamos, a las turbulencias de los aviones. ¡Buen vuelo!
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation, un sitio de noticias sin fines de lucro dedicado a compartir ideas de expertos académicos.
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