La turbolenza, la danza caotica dei fluidi vorticosi, ha a lungo sfidato scienziati e ingegneri. Un nuovo approccio, ispirato al calcolo quantistico, promette di rivoluzionare il modo in cui prevediamo e comprendiamo questo fenomeno. Questa svolta, sviluppata da un team di Oxford, potrebbe portare a progetti di aerei più efficienti, a una migliore modellazione meteorologica e a progressi in vari settori.
La chiave risiede nell'uso di reti tensoriali, una struttura computazionale presa in prestito dalla fisica quantistica a molti corpi. Questo metodo semplifica le complesse mappe di probabilità degli stati fluidi, codificandole in una catena di oggetti matematici. Ciò consente alle simulazioni di essere eseguite con molte meno risorse, ottenendo risultati in poche ore su un singolo core della CPU che in precedenza richiedevano giorni su un supercomputer.
Un risultato significativo è la capacità dell'algoritmo di gestire la turbolenza reattiva, in cui le sostanze chimiche interagiscono durante il flusso. La simulazione tiene traccia accuratamente di come le sostanze si mescolano e reagiscono, il che potrebbe portare a modelli di combustione migliori e a reattori chimici industriali migliorati. Sebbene permangano le sfide nell'ampliamento a sistemi più complessi, questo approccio di ispirazione quantistica segna un passo avanti significativo nell'affrontare la turbolenza e le sue implicazioni nel mondo reale.
Le potenziali applicazioni sono vaste e si estendono oltre la dinamica dei fluidi a campi come la finanza e la biologia, dove il caos domina. Con l'evolversi del calcolo, hardware specializzato e chip quantistici dedicati potrebbero accelerare ulteriormente queste simulazioni. Ciò potrebbe aprire la strada a previsioni meteorologiche più accurate, progetti aerospaziali ottimizzati e soluzioni energetiche più pulite, con un impatto sui settori che si affidano alla previsione e al controllo del comportamento dei fluidi.