Métodos de Inteligencia Artificial aplicados a la Dinámica de Fluidos Computacional

Abstract

En los últimos años, se ha presenciado la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en múltiples ámbitos y sectores. Este hecho es atribuible a diversos avances tecnológicos y científicos, como el incremento de la capacidad computacional, la maduración de algoritmos y la disponibilidad de conjuntos de datos masivos para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, aunque la IA ha avanzado significativamente en varios dominios, todavía se halla en una fase incipiente en numerosos campos de estudio, como la dinámica de fluidos, constituyendo así un interesante campo de estudio.Esta tesis doctoral tiene como objetivo la generación de conocimiento en la utilización de técnicas basadas en IA aplicadas a la dinámica de fluidos. Con este objetivo, se han utilizado las principales arquitecturas de Redes Neuronales Artificiales para la realización de tareas relacionadas con la dinámica de fluidos, como el modelado, diseño o control de sistemas.Este estudio demuestra la capacidad de los métodos basados en IA para realizar tareas relacionadas con la dinámica de fluidos extremadamente rápido, ofreciendo una alta fiabilidad y de forma sencilla; evitando las limitaciones asociadas a las herramientas de Dinámica de Fluidos Computacional (Computational Fluid Dynamics, CFD). No obstante, estos métodos también presentan ciertas desventajas.A pesar de los avances logrados en esta tesis, la aplicación de IA en la dinámica de fluidos se encuentra en una etapa inicial, presentado así interesantes líneas de investigación futuras.