Descifrando la Dinámica de Fluidos: El Papel del Aprendizaje Automático

Resumen

El aprendizaje automático es una disciplina de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos capaces de extraer conocimiento a partir de datos, y que permite que las máquinas aprendan patrones significativos, realicen predicciones o tomen decisiones con la mínima intervención humana. Hoy en día, gracias a la disponibilidad de máquinas con alta capacidad computacional y al fácil acceso a grandes volúmenes de datos, el aprendizaje automático ha encontrado aplicaciones en diversas disciplinas, incluyendo la física y sus distintas ramas. En la dinámica de fluidos, por ejemplo, el aprendizaje automático se ha convertido en un proveedor de herramientas poderosas que pueden ayudar a desarrollar modelos más precisos y eficientes para describir el movimiento de los fluidos. Esto es especialmente relevante debido a la complejidad inherente a la descripción de los fluidos y a la amplia variedad de áreas en las que intervienen, desde el diseño de aviones hasta la predicción del clima. Los objetivos de este artículo son dos: (1) exponer la manera en que las herramientas desarrolladas en la dinámica de fluidos y en el aprendizaje automático se complementan para abrir nuevas vías de investigación, y (2) enfatizar la importancia de mantener presentes las leyes fundamentales de la física al interpretar los datos. Para ello, se presenta un caso de estudio de flujo bifásico de alta viscosidad y las problemáticas que motivaron la utilización del aprendizaje automático.