Un sistema di intelligenza artificiale (AI) potrebbe presto aiutare a prevenire pericolosi cali di altitudine negli aerei. Un team di ricerca internazionale ha testato con successo un sistema di machine learning capace di prevedere e gestire le turbolenze.
La scoperta è significativa perché introduce un nuovo approccio per la gestione di un fenomeno critico per la sicurezza aerea: il distacco del flusso d'aria. Questo si verifica quando l'aria che scorre sulla superficie dell'ala si separa, causando una perdita di portanza e un aumento della resistenza, con conseguente stallo dell'aereo e difficoltà di controllo.
Come funziona l'AI anti-turbolenze
I ricercatori del KTH Royal Institute of Technology e del Barcelona Supercomputing Center hanno sviluppato un sistema di AI che utilizza il deep reinforcement learning (DLR). Questo permette al programma di adattarsi alle dinamiche del flusso d'aria basandosi su esperienze precedentemente acquisite, migliorando l'efficacia delle tecnologie sperimentali che manipolano il flusso d'aria sulle ali.
Ricardo Vinuesa, ricercatore di fluidodinamica e machine learning al KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, spiega che il sistema si concentra in particolare sul "flow detachment", o bolle di separazione turbolenta.
Per mantenere un aereo in volo, è necessario che l'aria sotto l'ala si muova lentamente e quella sopra più velocemente. L'aria che scorre sopra l'ala deve seguire la sua forma, rimanendo "attaccata" alla superficie. Quando questo non avviene, si crea un flusso d'aria vorticoso e pericoloso.
Il team ha testato l'efficacia dell'AI nel controllare dispositivi sperimentali che emettono getti d'aria pulsati da piccole aperture sulla superficie dell'ala, noti come synthetic jets. L'obiettivo è integrare questi sistemi con elementi fisici come i generatori di vortici, utilizzati per mantenere il corretto equilibrio del flusso d'aria sopra e sotto le ali.
I risultati della sperimentazione
I risultati dello studio hanno dimostrato che l'attivazione periodica dei synthetic jets riduce le bolle di separazione turbolenta del 6,8%. Tuttavia, l'utilizzo dell'AI ha permesso di incrementare questa riduzione fino al 9%.
Vinuesa sottolinea l'importanza dell'AI per l'innovazione scientifica: "Questo studio evidenzia quanto sia importante l'AI per l'innovazione scientifica. Offre implicazioni entusiasmanti per l'aerodinamica, l'efficienza energetica e la fluidodinamica computazionale di nuova generazione."
L'intelligenza artificiale a bordo degli aerei potrebbe presto diventare un alleato fondamentale per la sicurezza dei voli, riducendo il rischio di stalli improvvisi e pericolose perdite di quota. Un recente studio, pubblicato sulla rivista Nature Communications, ha testato con successo un sistema di machine learning capace di gestire e prevenire problemi legati alle turbolenze.
La ricerca, condotta da un team internazionale del KTH Royal Institute of Technology e del Barcelona Supercomputing Center, si è concentrata sull'ottimizzazione di tecnologie sperimentali per il controllo del flusso d'aria sulle superfici alari. I risultati indicano che l'efficacia di queste innovazioni aumenta notevolmente quando sono integrate con il deep reinforcement learning (DLR), un approccio in cui il programma apprende e si adatta alle dinamiche del flusso d'aria basandosi sull'esperienza acquisita.
Il sistema di controllo AI si focalizza in particolare su un fenomeno aerodinamico molto pericoloso: il distacco del flusso, o la formazione di bolle di separazione turbolenta. Ricardo Vinuesa, ricercatore di fluidodinamica e machine learning al KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, spiega che il distacco del flusso si verifica quando l'aria che scorre sulla superficie dell'ala non aderisce più alla sua forma, creando vortici e un flusso d'aria instabile. Questo può accadere quando l'angolo di attacco dell'ala è troppo elevato o quando la velocità dell'aria diminuisce a causa di un aumento di pressione. Le conseguenze sono immediate: diminuzione della portanza, aumento della resistenza aerodinamica e, nei casi più gravi, stallo dell'aeromobile.
Storicamente, il controllo del flusso d'aria è stato un aspetto cruciale nell'aviazione. Già i primi pionieri del volo, come i fratelli Wright, si concentrarono sulla progettazione di profili alari che massimizzassero la portanza e minimizzassero la resistenza. Nel corso del tempo, sono state sviluppate diverse tecniche per controllare il flusso d'aria, tra cui l'uso di alette, spoiler e generatori di vortici. L'introduzione dell'intelligenza artificiale rappresenta un passo avanti significativo, in quanto permette di adattare in tempo reale le strategie di controllo del flusso in base alle condizioni di volo.
"Questo studio evidenzia l'importanza dell'AI per l'innovazione scientifica," afferma Vinuesa. "Offre implicazioni entusiasmanti per l'aerodinamica, l'efficienza energetica e la fluidodinamica computazionale di prossima generazione."
I ricercatori hanno dimostrato che l'AI può controllare efficacemente dispositivi sperimentali, come i getti sintetici, che emettono impulsi d'aria da piccole aperture sulla superficie alare. Fino ad ora, si pensava che l'attivazione periodica di questi getti fosse la strategia più efficace. Tuttavia, lo studio ha rivelato che un'attivazione ottimizzata dall'AI, basata su un apprendimento continuo, può ridurre le bolle di turbolenza in modo più significativo, fino al 9%. Questo apre nuove prospettive per lo sviluppo di sistemi di controllo del flusso d'aria più efficienti e adattabili.
Il miglioramento dell'efficienza energetica è un altro aspetto fondamentale. Riducendo la resistenza aerodinamica, si può diminuire il consumo di carburante e, di conseguenza, l'impatto ambientale dell'aviazione. In un'epoca in cui la sostenibilità è diventata una priorità, l'AI potrebbe contribuire a rendere i voli più ecologici.