Un paso de gigante para resolver un problema clásico: la turbulencia

La turbulencia, responsable de muchos vuelos movidos y de buena parte del gasto energético en vehículos y aviones, sigue siendo uno de los grandes problemas sin resolver de la física. Ahora, un equipo de la Universitat Politècnica de València (UPV) y la Universidad de Michigan (UM) ha desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial explicable para identificar las regiones más influyentes dentro de un flujo turbulento y avanzar en su comprensión. El trabajo ha sido publicado en Nature Communications,

“Una mejor descripción de la turbulencia permite prever zonas peligrosas en vuelo y reducir riesgos para los pasajeros. También ayudaría a manipularla en procesos industriales, a mejorar la combustión o a disminuir la resistencia aerodinámica, un objetivo con un impacto económico gigantesco”, destaca Sergio Hoyas, investigador del Instituto de Matemática Pura y Aplicada (IUMPA) de la UPV y coautor del estudio.

Deshaciendo el rompecabezas de la turbulencia

Durante más de un siglo, la turbulencia ha sido un rompecabezas: ecuaciones demasiado complejas, experimentos difíciles y ordenadores insuficientemente potentes no han permitido descifrarla.

“La IA nos da ahora una herramienta nueva con un potencial enorme para tratar de resolver el rompecabezas e identificar qué regiones de un flujo turbulento son realmente las más importantes en su evolución”, añade Andrés Cremades, investigador también del IUMPA de la Politècnica de València.

En su estudio, el equipo de la UPV y la UM analiza la turbulencia mediante su nuevo modelo de IA. A partir de una simulación extremadamente detallada de un flujo turbulento, el algoritmo de IA estima su importancia en la dinámica de la turbulencia. A diferencia de otros trabajos basados en inteligencia artificial, que funcionan como una “caja negra”, este método no solo predice la evolución del flujo, sino que también indica qué regiones concretas influyen más en su desarrollo.

Para entrenar el modelo, los investigadores combinaron simulaciones numéricas de alta precisión con técnicas de inteligencia artificial explicable, conocidas como SHAP. “Ahora sabemos exactamente qué regiones del flujo debemos modificar si queremos reducir la resistencia, mejorar la combustión o disminuir la contaminación”, explica Sergio Hoyas.

Estrategias de control más eficientes

El trabajo del equipo UPV-UM resulta de especial interés para el diseño de estrategias de control más eficientes de la turbulencia, que permitan reducir la fricción, el consumo energético o el desgaste en sistemas industriales. Teniendo en cuenta que alrededor del 15 % de la energía mundial se pierde debido a efectos relacionados con la turbulencia, identificar con precisión las zonas clave del flujo puede contribuir al desarrollo de tecnologías más sostenibles en sectores como la aeronáutica, la automoción o la energía eólica.

El problema del billón de dólares

Según el equipo, la técnica puede aplicarse a otros problemas físicos en los que sea necesario identificar qué factores son realmente importantes.

“Demostrar la existencia y unicidad de soluciones de las ecuaciones de la mecánica de fluidos es conocido como el problema del millón de dólares. Resolver la turbulencia de forma práctica sería el problema del billón de dólares”, concluye Ricardo Vinuesa.

Referencia

Cremades, A., Hoyas, S., & Vinuesa, R. (2025). Classically studied coherent structures only paint a partial picture of wall-bounded turbulence. Nature Communications, 16(1), 10189.

Classically studied coherent structures only paint a partial picture of wall-bounded turbulence | Nature Communications