Investigadores han desarrollado un nuevo enfoque para revelar estructuras turbulentas ocultas utilizando observaciones y ecuaciones limitadas. Este avance podría tener implicaciones significativas en la comprensión y modelización de fenómenos complejos en fluidos, como el clima y el flujo de aire alrededor de aviones.
El estudio, publicado en Physical Review Letters, se centra en la reconstrucción de la totalidad de un sistema a partir de información parcial. Tradicionalmente, la modelización de la turbulencia requiere una gran cantidad de datos y potencia computacional. Sin embargo, este nuevo método permite obtener información sobre las estructuras turbulentas incluso cuando solo se dispone de un número limitado de observaciones.
La clave de este enfoque reside en la combinación de ecuaciones matemáticas que describen el comportamiento de los fluidos con técnicas de aprendizaje automático. Al entrenar algoritmos con datos limitados, se puede inferir la estructura completa del flujo turbulento. Esto permite a los científicos visualizar y analizar patrones que de otro modo serían invisibles.
Los investigadores demostraron la eficacia de su método utilizando simulaciones numéricas y datos experimentales. Los resultados mostraron que el nuevo enfoque puede reconstruir con precisión las estructuras turbulentas, incluso en situaciones donde los datos disponibles son escasos. Esto abre la puerta a nuevas posibilidades en la investigación de la turbulencia y en el desarrollo de modelos más precisos y eficientes.
Este avance podría ser particularmente útil en áreas como la predicción meteorológica, la ingeniería aeroespacial y la investigación en energía. Al comprender mejor la turbulencia, se pueden diseñar sistemas más eficientes y seguros, y predecir con mayor precisión fenómenos naturales complejos.
