València, España. Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad de Michigan (UM) ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir la evolución de las turbulencias y señalar las regiones del flujo que más influyen en su desarrollo, avanzando en la comprensión de este complejo fenómeno.
El estudio, publicado en Nature Communications, permitirá prever zonas peligrosas durante los vuelos, reducir riesgos para los pasajeros y mejorar ciertos procesos industriales, como la combustión y la eficiencia aerodinámica.
Según Sergio Hoyas, investigador del Instituto de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la UPV, la turbulencia ha sido un rompecabezas durante más de un siglo debido a ecuaciones complejas, experimentos difíciles y ordenadores insuficientes. “La IA nos proporciona una herramienta con enorme potencial para identificar qué regiones de un flujo turbulento son cruciales en su evolución”, señaló Andrés Cremades, también investigador del IUMPA.
A diferencia de otros métodos de IA que funcionan como “cajas negras”, este modelo utiliza técnicas de inteligencia artificial explicable (SHAP), lo que permite conocer qué zonas del flujo afectan más la dinámica de la turbulencia. Esto resulta clave para diseñar estrategias de control más eficientes, reducir fricción, consumo de energía y desgaste en sistemas industriales.
El equipo destaca que aproximadamente el 15 % de la energía mundial se pierde por efectos relacionados con la turbulencia, por lo que identificar estas áreas críticas puede contribuir al desarrollo de tecnologías más sostenibles en sectores como aeronáutica, automoción y energía eólica.
Ricardo Vinuesa, miembro del equipo, subraya la magnitud del desafío: “Demostrar la existencia y unicidad de soluciones de las ecuaciones de la mecánica de fluidos se conoce como el problema del millón de dólares. Resolver la turbulencia de forma práctica sería el problema del billón de dólares”.
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