Una investigación de la UPV descubre cómo se comportan las turbulencias en los aviones
El estudio identifica las zonas de los flujos turbulentos y abre nuevas aplicaciones en aviación, industria y eficiencia energética
Un avión despegando del aeropuerto de Manises / Kai Forsterling (EFE)
València
Un equipo de investigación de la Universitat Politècnica de València y la Universidad de Michigan ha desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial que permite avanzar en la comprensión de la turbulencia, uno de los fenómenos más complejos de la física moderna. El estudio, publicado en la revista científica Nature Communications, utiliza técnicas de inteligencia artificial explicable para identificar qué regiones de un flujo turbulento influyen de manera decisiva en su evolución. El miembro del equipo de la UPV, Sergio Hoyas, añade que la inteligfencia artificial ha sido clave en el estudio.
Sergio Hoyas sobre la IA
La turbulencia está presente en numerosos ámbitos de la vida cotidiana y la industria. Es responsable de muchos episodios de inestabilidad durante los vuelos y supone una parte importante del gasto energético en vehículos, aviones o sistemas industriales. Comprenderla mejor permitirá anticipar zonas de riesgo en aviación, mejorar procesos como la combustión o reducir la resistencia aerodinámica, con un impacto directo en la seguridad y la eficiencia.
Explica cómo se comporta el flujo
A diferencia de otros sistemas basados en inteligencia artificial, que funcionan como una “caja negra”, este modelo señala qué zonas concretas del mismo son más relevantes. Para ello, el equipo ha combinado simulaciones numéricas de alta precisión con técnicas de IA como SHAP, que permiten interpretar las decisiones del algoritmo.
Este enfoque facilita el diseño de estrategias de control más eficientes de la turbulencia, orientadas a reducir fricción, consumo energético y desgaste de materiales. Según los investigadores, alrededor del 15 % de la energía mundial se pierde por efectos relacionados con la turbulencia, por lo que identificar con precisión sus regiones clave puede contribuir al desarrollo de tecnologías más sostenibles en sectores como la aeronáutica, la automoción o la energía eólica.
Además, el equipo destaca que esta metodología puede aplicarse a otros problemas físicos complejos en los que resulta fundamental determinar qué factores son realmente determinantes, ampliando así el alcance del uso de la inteligencia artificial en la investigación científica.
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