Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Ecuaciones de Navier-Stokes
Sistema de ecuaciones diferenciales parciales que describen el movimiento de fluidos newtonianos, combinando la conservación de la masa y la cantidad de movimiento, fundamental para la modelización de flujos.
Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs)
Arquitectura de redes neuronales que integra las leyes físicas como restricciones en la función de pérdida, permitiendo resolver ecuaciones diferenciales parciales sin datos de entrenamiento supervisados.
CFD Asistida por IA
Enfoque híbrido que combina la dinámica de fluidos computacional tradicional con técnicas de aprendizaje automático para acelerar las simulaciones y mejorar la precisión de las predicciones.
Modelado de Turbulencia por IA
Uso de redes neuronales para modelar las escalas de sub-malla turbulentas, reemplazando los modelos RANS tradicionales por enfoques basados en datos.
Reducción de Modelo por Autoencoders
Técnica de reducción de dimensionalidad que utiliza autoencoders para identificar los modos principales de flujos de fluidos, permitiendo simulaciones en tiempo real mientras se preserva la física.
Métodos Lattice Boltzmann Neuronales
Enfoque de simulación donde los operadores de colisión y propagación del método Lattice Boltzmann son reemplazados por redes neuronales para mejorar la eficiencia computacional.
GAN para la Generación de Flujos
Redes generativas antagónicas entrenadas para producir campos de flujos de fluidos realistas, acelerando la generación de condiciones iniciales y de contorno para las simulaciones CFD.
Solucionadores Híbridos IA-Física
Algoritmos que combinan solucionadores numéricos tradicionales con modelos de aprendizaje profundo para corregir errores y acelerar la convergencia de las simulaciones de fluidos.
Transfer Learning en Dinámica de Fluidos
Adaptación de modelos de IA pre-entrenados en ciertos regímenes de flujo para predecir comportamientos en condiciones diferentes, reduciendo significativamente los costos computacionales.
U-Net para Segmentación de Flujos
Arquitectura de red neuronal convolucional en U específicamente optimizada para identificar y segmentar estructuras coherentes en los campos de velocidad y presión de los flujos turbulentos.
Optimización Topológica de Fluidos mediante IA
Aplicación del aprendizaje por refuerzo para optimizar las formas geométricas en sistemas de fluidos, minimizando las pérdidas de carga o maximizando el rendimiento de mezcla.
Modelos de Submalla Neuronales
Redes neuronales que reemplazan los modelos de turbulencia LES tradicionales para capturar los efectos de las pequeñas escalas no resueltas directamente en las simulaciones a gran escala.
Predicción de Inestabilidades Hidrodinámicas
Uso de modelos temporales como las LSTM para predecir la aparición y evolución de inestabilidades en los flujos, permitiendo un control activo preventivo.
Colocación Profunda en Mecánica de Fluidos
Método de entrenamiento donde los puntos de colocación se distribuyen inteligentemente en el dominio físico para garantizar una representación precisa de las ecuaciones de Navier-Stokes.
Autoencoders Variacionales en CFD
Modelos generativos que aprenden la distribución latente de los estados de flujo para permitir la interpolación, la extrapolación y el muestreo de nuevos campos fluidos coherentes.
Solucionadores Neuronales Sin Malla
Solucionadores basados en el aprendizaje profundo que eliminan la necesidad de mallado tradicional, utilizando funciones de base radiales u otros enfoques sin malla para resolver los flujos.
Redes neuronales gráficas para redes de fluidos
Aplicación de redes neuronales gráficas para modelar flujos en redes complejas de canales o tuberías donde la topología del sistema se representa naturalmente mediante un grafo.
Control de flujo activo con aprendizaje por refuerzo
Uso del aprendizaje por refuerzo para desarrollar estrategias de control óptimas en tiempo real, reduciendo la resistencia o suprimiendo los desprendimientos de la capa límite.