El Tanque Remolque Inteligente (ITT, por sus siglas en inglés) ha realizado alrededor de 100 mil experimentos en su primer año.
La instalación experimental automatizada, desarrollada en el Laboratorio de Hidrodinámica Sea Grant del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts), realiza, analiza y diseña de forma automática y adaptativa experimentos que exploran las vibraciones inducidas por vórtices (VIV). Esto es importante, principalmente para la ingeniería de estructuras oceánicas en alta mar, como los tubos ascendentes de perforación marina que conectan los pozos de petróleo submarinos con la superficie.
El ITT está guiado por el aprendizaje activo y realiza una serie de experimentos que son seleccionados por una computadora. Dixia Fan es la autora de lo que inició como una investigación para doctorado y que la condujo a diseñar un innovador sistema.
Este sistema puede trabajar sin interrupciones o supervisión y explora un problema canónico en el campo de las interacciones de estructura fluida.
Los VlV son movimientos inherentemente no lineales inducidos en una estructura en un flujo cruzado irregular que se aproxima, lo que resulta difícil de estudiar. Los investigadores informan que el número de experimentos realizados por el ITT ya es comparable al número total de experimentos realizados hasta la fecha en todo el mundo sobre el tema de los VIV.
El sistema robótico conduce automáticamente una secuencia inicial de experimentos, remolcando periódicamente una estructura sumergida a lo largo del tanque a una velocidad constante; luego, el ITT toma control parcial sobre los parámetros de cada próximo experimento, minimizando las funciones de adquisición adecuadas de incertidumbres cuantificadas y adaptándose para lograr una gama de objetivos, como la resistencia reducida.
El sistema demuestra un posible cambio de paradigma en la realización de investigaciones, donde la automatización y la cuantificación de la incertidumbre pueden acelerar considerablemente el descubrimiento científico. Los investigadores afirman que la metodología de Aprendizaje Automático descrita en el documento se puede adaptar y aplicar dentro y más allá de la mecánica de fluidos, hacia otros campos experimentales.
La investigación de Fan apunta a varios otros proyectos que utilizan la automatización y la IA en ciencia de mismo modo que el ITT que aplica la colaboración humano-computadora-robot.