« Ce superordinateur va bouleverser l’aviation » : comment les États-Unis modélisent le flux d’air pour réduire la traînée et les émissions des avions modernes

Les avancées technologiques dans le domaine de la superinformatique et de l’intelligence artificielle transforment discrètement la manière dont nous concevons les avions. Grâce à ces innovations, des chercheurs de l’Argonne National Laboratory aux États-Unis explorent de nouvelles méthodes de conception d’avions à l’aide du superordinateur Aurora. Capable de réaliser plus d’un quintillion de calculs par seconde, Aurora est l’un des premiers superordinateurs exaflopiques au monde. Cette puissance de calcul permet aux équipes de recherche de l’Université du Colorado Boulder d’analyser en profondeur les flux d’air autour des avions commerciaux, ouvrant ainsi la voie à la conception des futurs avions.

Comprendre le flux d’air pour optimiser la conception des avions

Dans la conception aéronautique, la taille des dérives verticales des avions est souvent surdimensionnée pour faire face à des scénarios extrêmes, tels que le décollage par vent de travers avec un seul moteur en fonctionnement. Les chercheurs postulent que mieux comprendre la physique des flux d’air pourrait permettre la conception de dérives plus petites, tout en restant efficaces dans ces situations. Pour cela, ils utilisent un outil nommé HONEE pour simuler les comportements complexes et chaotiques de l’air turbulent. Ces simulations de haute qualité servent à entraîner des modèles d’intelligence artificielle appelés modèles de sous-grille (SGS), qui jouent un rôle crucial dans la prédiction des effets des mouvements d’air turbulents, invisibles dans les simulations de plus basse résolution.

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Les défis de la turbulence

Traditionnellement, l’analyse de la turbulence repose sur de vastes ensembles de données stockées et une analyse hors ligne lente. La nouvelle méthode adoptée par l’équipe combine l’apprentissage automatique avec les simulations en temps réel, évitant ainsi le besoin de stocker d’énormes quantités de données. Cette approche innovante, appelée apprentissage automatique en ligne, permet de produire des données d’entraînement en même temps que la tâche d’entraînement elle-même. Cela permet d’examiner les champs de simulation en temps réel et d’extraire les dynamiques au fur et à mesure de l’avancement de la simulation. L’utilisation de l’apprentissage automatique aide également à comprendre comment ces dynamiques influencent les modèles de turbulence, offrant des perspectives complémentaires à notre compréhension actuelle.

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Les outils au service de l’innovation

Pour mener à bien ces recherches, l’équipe utilise la puissance exaflopique d’Aurora, ainsi que des outils avancés comme HONEE pour les simulations de fluides, SmartSim pour le streaming de données en temps réel et l’entraînement in-situ, et PETSc pour les calculs numériques à grande échelle. Cette approche intégrée permet d’accélérer la conception des avions en combinant simulations et apprentissage automatique, réduisant ainsi le besoin de tests physiques coûteux.

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L’impact sur l’avenir de l’aéronautique

Grâce à ces technologies, les chercheurs développent des modèles prédictifs capables de détecter le comportement de l’air turbulent. Cette approche permet de tester de nouvelles idées pour le contrôle du flux en temps réel et d’évaluer comment des conceptions de dérives plus petites pourraient se comporter dans des conditions extrêmes. La combinaison de la superinformatique et de l’intelligence artificielle pourrait radicalement changer la manière dont les avions sont conçus, rendant le transport aérien plus efficace et respectueux de l’environnement.

Alors que la technologie continue d’évoluer, comment ces avancées façonneront-elles notre approche de la conception aéronautique dans les années à venir ?