Nieuw kunstmatig intelligentiesysteem belooft turbulentie in vliegtuigen te verminderen

Nieuw kunstmatig intelligentiesysteem belooft turbulentie in vliegtuigen te verminderen
Foto’s: Pexels

Onderzoek uitgevoerd door wetenschappers ontwikkelt een kunstmatig intelligentiesysteem dat in staat is de effectiviteit te vergroten van technologieën die de luchtstroom op de vleugeloppervlakken van vliegtuigen manipuleren.

Een kunstmatig intelligentiesysteem wordt onderzocht om het aantal problemen met turbulentie in vliegtuigen te verminderen. De AI is ontwikkeld om te reageren op intense luchtstromen die vliegtuigen destabiliseren.

Het onderzoek, gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Nature, werd uitgevoerd door onderzoekers van het KTH Royal Institute of Technology in Zweden en het Barcelona Supercomputing Center in Spanje.

Het systeem maakt gebruik van machine learning, dat zich aanpast aan de luchtstroom op basis van eerdere ervaringen.

Turbulentie ontstaat wanneer de lucht zich over het oppervlak van de vleugel beweegt zonder de vorm ervan te volgen, wat een fenomeen veroorzaakt dat stroomafscheiding wordt genoemd.

Nieuw kunstmatig intelligentiesysteem belooft turbulentie in vliegtuigen te verminderen
Foto’s: Pexels

“Dit gebeurt meestal wanneer de vleugel zich in een hoge invalshoek bevindt of wanneer de lucht vertraagt door de toename van druk,” legt Ricardo Vinuesa uit, een van de auteurs van het artikel.

“Wanneer dit gebeurt, neemt het liftvermogen af en neemt de weerstand toe, wat kan leiden tot een overtrek en het vliegtuig moeilijker bestuurbaar maakt,” vervolgde Vinuesa.

De onderzoekers melden dat het kunstmatig intelligentiesysteem de turbulentie met 9% kan verminderen.

“Dit onderzoek benadrukt hoe belangrijk AI is voor wetenschappelijke innovatie.” “Het biedt spannende implicaties voor aerodynamica, energie-efficiëntie en computationele vloeistofdynamica van de volgende generatie,” zei Vinuesa.

Foto’s: Pexels. Deze inhoud is gecreëerd met behulp van AI en beoordeeld door het redactieteam.

Back to top