Uma equipe de pesquisa internacional criou um sistema de aprendizado de máquina que pode evitar problemas com turbulência em aeronaves. A IA foi projetada para aumentar a eficácia de tecnologias experimentais que manipulam o fluxo de ar em superfícies de asas.

O estudo foi conduzido por pesquisadores do KTH Royal Institute of Technology, na Suécia, e do Barcelona Supercomputing Center, na Espanha, e publicado na revista científica Nature.

Os resultados mostram que esse tipo de inovação tem desempenho aprimorado quando recebem o chamado aprendizado de reforço profundo (DLR). Nesse processo, o programa adapta à dinâmica do fluxo de ar com base em experiências aprendidas anteriormente.

Como funciona o novo sistema?

Para permanecer no ar, os aviões precisam de ar em movimento lento sob a asa e ar em movimento rápido acima dela. O ar que se move sobre a superfície da asa precisa seguir o formato dela.

No entanto, quando o ar que se move sobre a superfície da asa não segue mais seu formato e, em vez disso, se separa, ele cria um fenômeno aerodinâmico conhecido como desprendimento de fluxo ou bolhas de separação turbulentas.

“Isso geralmente ocorre quando a asa está em um ângulo de ataque alto, ou quando o ar desacelera devido ao aumento da pressão”, explica Ricardo Vinuesa, um dos autores do artigo. “Quando isso acontece, a sustentação diminui, e o arrasto aumenta, o que pode levar a um estol e tornar a aeronave mais difícil de controlar.”

A inteligência artificial foi treinada para responder a esse perigoso fluxo de ar em turbilhão. Os pesquisadores relatam que podem reduzir as bolhas em 9% com o novo sistema.

Uma das inovações ainda em estágio experimental é o jato sintético, dispositivo que pulsa ar para dentro e para fora de uma pequena abertura na superfície da asa. Os engenheiros aeroespaciais vão testar a inclusão de geradores de vórtices, dos quais os aviões dependem para manter o equilíbrio certo do fluxo de ar acima e abaixo das asas.

“Este estudo destaca o quão importante a IA é para a inovação científica”, diz Vinuesa. “Ele oferece implicações empolgantes para a aerodinâmica, eficiência energética e dinâmica de fluidos computacional de próxima geração.”

Deu em Olhar Digital