Des chercheurs de l'Université d'Oxford ont dévoilé une méthode révolutionnaire pour modéliser les systèmes turbulents, utilisant des probabilités pour transformer l'hydrodynamique computationnelle. Cette innovation promet d'améliorer considérablement l'étude des systèmes chaotiques.
Depuis des années, prédire avec précision la dynamique des flux fluides turbulents représente un défi pour les scientifiques et les ingénieurs. Les méthodes computationnelles traditionnelles ont du mal à simuler autre chose que les flux turbulents les plus simples en raison de la nature chaotique et imprévisible de la turbulence, caractérisée par des tourbillons de différentes formes et tailles.
En collaboration avec des collègues de Hambourg, Pittsburgh et Cornell, l'équipe d'Oxford a redéfini le problème pour éliminer la nécessité de résoudre directement ces fluctuations turbulentes. Au lieu de modéliser les fluctuations directement, ils les ont représentées comme des variables aléatoires distribuées selon une fonction de distribution de probabilité. Cette approche leur a permis d'extraire des caractéristiques significatives du flux, telles que la portance et la traînée, sans plonger dans le chaos des oscillations turbulentes.
En général, la modélisation des distributions de probabilité de la turbulence nécessite de résoudre des équations complexes de Fokker-Planck, une tâche que les méthodes classiques ne peuvent pas gérer efficacement. Pour y faire face, l'équipe a appliqué une technologie computationnelle inspirée du quantique développée à Oxford, utilisant des réseaux de tenseurs pour représenter les distributions de probabilité de la turbulence dans un format hyper-compressé, permettant leur simulation.
Au cours de l'étude, l'algorithme inspiré du quantique, fonctionnant sur un seul cœur de processeur, a terminé les calculs en quelques heures—des tâches qui auraient pris plusieurs jours à un algorithme classique équivalent sur un superordinateur. Des avancées futures sont attendues avec le déploiement de l'algorithme de réseau de tenseurs inspiré du quantique sur du matériel spécialisé, tel que des processeurs de tenseurs et des puces quantiques tolérantes aux pannes.
Selon les chercheurs, cette approche remet en question les limites actuelles de la modélisation de la turbulence et ouvre la voie à la simulation d'autres systèmes chaotiques pouvant être décrits probabilistiquement. Le Dr Nikita Guryanov, chercheur principal du département de physique d'Oxford, a déclaré : "Les avantages computationnels démontrés et futurs non seulement dévoilent de nouveaux domaines de la physique de la turbulence auparavant inaccessibles à l'exploration scientifique, mais annoncent également l'émergence de codes de calcul hydrodynamique de nouvelle génération. Cela pourrait améliorer les prévisions météorologiques, améliorer l'aérodynamisme des véhicules et accroître l'efficacité de l'industrie chimique, entre autres applications."