2024-05-15 23:30:05
Quand on entend le mot turbulence, il est courant de penser aux mouvements inconfortables que nous subissons lorsque nous voyageons en avion. Cependant, les turbulences sont bien plus et sont continuellement présentes dans nos vies.
Par turbulence, nous faisons référence à l’état irrégulier et chaotique présenté par le mouvement des fluides, des gaz et des liquides, dans la plupart des situations. Des exemples d’écoulements turbulents sont le mouvement de l’air dans nos villes ou de l’eau dans les mers et les rivières, mais aussi celui qui se produit à l’intérieur des moteurs ou autour des voitures, des bateaux et des avions.
En fait, les turbulences sont l’une des responsables de la perte d’énergie dans ces moyens de transport, étant responsables de jusqu’à 15 % du dioxyde de carbone (CO2) rejeté par l’humanité chaque année.
Aujourd’hui, une équipe internationale composée de scientifiques de l’Université polytechnique de Valence et des universités d’Édimbourg en Écosse et de Melbourne en Australie et dirigée par Ricardo Vinuesa de l’Institut royal de technologie (KTH) en Suède, a développé une nouvelle technique qui permet étudier la turbulence d’une manière complètement différente de celle utilisée par la communauté scientifique au cours des 100 dernières années. Ses travaux ont été publiés dans la revue académique Nature Communications.
L’intelligence artificielle, fondamentale
La principale difficulté de la mécanique des fluides est que « bien que les équations de la mécanique des fluides datent d’environ 180 ans, le problème reste ouvert. Ces équations sont insolubles algébriquement ou numériquement dans des cas pratiques, même pour les plus grands ordinateurs du monde. Pour un avion commercial typique, nous aurions besoin d’une mémoire équivalente à un mois d’Internet juste pour pouvoir configurer la simulation », explique Sergio Hoyas, professeur d’ingénierie aérospatiale à l’UPV et chercheur à l’IUMPA. « Nous devons comprendre la turbulence afin de pouvoir améliorer les modèles simplifiés utilisés quotidiennement. Et il existe un nouvel outil : l’intelligence artificielle », ajoute Ricardo Vinuesa.
Bien qu’il existe déjà plusieurs travaux qui appliquent l’intelligence artificielle à la mécanique des fluides, la grande nouveauté de cette étude est qu’elle permet pour la première fois non pas de simuler ou de prédire, mais de comprendre la turbulence.
Andrés Cremades et Sergio Hoyas, de l’équipe de recherche. (Photo : UPV)
À l’aide d’une base de données d’environ 1 téraoctet, l’équipe de chercheurs a formé un réseau de neurones permettant de prédire le mouvement d’un écoulement turbulent. Grâce à ce réseau, il a réussi à suivre l’évolution du flux en éliminant individuellement les petites structures, puis en évaluant l’effet de ces structures à l’aide de l’algorithme SHAP.
« Le plus important est que les résultats de cette analyse correspondent exactement et élargissent les connaissances acquises au cours des 40 dernières années. Notre méthode a réussi à reproduire ces connaissances sans que le réseau neuronal ne connaisse rien de la physique », souligne Andrés Cremades, chercheur postdoctoral au KTH et premier auteur de l’étude.
“La validation expérimentale avec les données de l’Université de Melbourne indique que notre méthode est applicable à des écoulements réalistes et ouvre une voie totalement nouvelle pour comprendre la turbulence”, conclut Vinuesa. (Source : Université Polytechnique de Valence)
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