La IA facilitará el paso hacia la aviación sostenible
La iniciativa cuenta con la colaboración de tres equipos como son el grupo de modelización numérica liderado por Eusebio Valero en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM); las capacidades computacionales de alta fidelidad de Oriol Lehmkuhl en el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS); y la experiencia experimental de Guillermo Paniagua de la Universidad de Purdue, Estados Unidos. Además, este consorcio ha obtenido una financiación de cerca de 10 millones de euros a través de una Synergy Grant concedida por el Consejo Europeo de Investigación (ERC) en su convocatoria de 2024. Las ayudas ERC Synergy están diseñadas para abordar retos complejos que se desarrollan a través de consorcios internacionales y cuentan con uno de los presupuestos más elevados entre las subvenciones de la Comisión Europea.
La mirada puesta en el futuro sostenible de la aviación
El proyecto TRANSDIFFUSSE presenta un ambicioso programa para desarrollar un innovador modelo basado en Inteligencia Artificial (IA) que pueda revolucionar las tecnologías de propulsión. El proyecto promete un impacto significativo en la transición hacia una aviación y generación de energía más limpia y eficiente.
Este ambicioso proyecto reúne la experiencia en modelización numérica del grupo de Eusebio Valero en la UPM, que será además el coordinador del proyecto, las capacidades computacionales de alta fidelidad del grupo de Oriol Lehmkuhl del BSC-CNS y el ingenio experimental de Guillermo Paniagua de la Universidad de Purdue en Estados Unidos.
Principales objetivos del proyecto
Una de las principales innovaciones de TRANSDIFFUSE será la creación de FluidGPT, un modelo basado en IA que se espera genere avances significativos en energía sostenible, como el desarrollo de motores de combustión de hidrógeno a presión (PGC). Estas innovadoras turbinas compactas y ligeras prometen ser altamente eficientes, rediseñando los estándares de propulsión en aeronáutica y sistemas de generación de energía.
El reto que aborda el proyecto es el control de los flujos transónicos que se generan desde la cámara de combustión, un desafío que ha obstaculizado el diseño de turbomaquinaria compacta. A través de FluidGPT, el consorcio pretende caracterizar, predecir y manipular estos flujos complejos e inestables, desbloqueando así el desarrollo de pasajes difusores transónicos, un componente crítico en motores nuevos que demandan eficiencia y compacidad.
Distintos niveles de impacto
El modelo Fluid GPT se basará en las ecuaciones de Navier-Stokes, lo que permitirá por primera vez, reproducir configuraciones de flujo que hasta ahora eran inimaginables en condiciones transónicas. A partir de este modelo, se podrán definir procedimientos de control de flujo que permitan activar o desactivar las estructuras individuales ya identificadas, y estudiar su efecto en fenómenos físicos observables (como el desprendimiento, la acústica, la transferencia de calor, la fricción, etc.). Este desafío no ha sido logrado por la comunidad científica y tiene el potencial de revolucionar la mecánica de fluidos, generando un impacto significativo en futuros diseños académicos e industriales beneficiando tanto al sector aeronáutico como al de generación de energía.
TRANSDIFFUSE sentará las bases para el desarrollo de un motor basado en hidrógeno, pero los hallazgos y nuevos métodos se extenderán mucho más allá. El impacto en la industria podría ser por tanto significativo, ya que los resultados de TRANDSDIFFUSE tienen potencial para revolucionar sectores como la aeronáutica, la energía eólica o la propulsión de vehículos. Áreas como la ingeniería química, la bioingeniería, incluso la economía, se beneficiarán de esta investigación.
