Projet ALEAS

Déjouer les événements extrêmes dans les écoulements turbulents

Impact :

La turbulence est un état de la dynamique des fluides caractérisé par la présence de mouvements tourbillonnaires à différentes échelles spatio-temporelles. La turbulence est partout autour de nous : dans l’atmosphère, dans l’océan… Ces écoulements turbulents sont le siège de changements soudains et imprévisibles. Ces aléas naturels, amplifiés par le changement climatique, peuvent avoir un impact dévastateur sur nos infrastructures : tempêtes inattendues, vagues soudaines submergeant les bateaux ou les installations côtières, rafales violentes déstabilisant les éoliennes sont autant d’exemples d’événements extrêmes, qui semblent imprévisibles. Pourtant, des signaux précurseurs se cachent dans la complexité de la turbulence des écoulements sous-jacents dans les instants qui les précèdent. Nos capacités d’adaptation au changement climatique dépendront de notre capacité à interpréter de tels signaux. Inspirés par la capacité énigmatique des oiseaux à anticiper les tempêtes majeures, l’objectif du projet ALEAS vise à apprendre à détecter des signaux faibles potentiellement annonciateurs de catastrophes à venir dans des environnements turbulents.

 Verrous à lever :

La turbulence favorise la formation d’événements extrêmes qui demeurent une énigme : les modèles théoriques simplifiés se montrent inopérants pour les prévoir, leur simulation numérique nécessite de mobiliser des puissances de calculs considérables, la rareté des évènements rend difficile leur observation expérimentale systématique. Le projet ALEAS vise à lever ces verrous en réinventant les méthodes de mesure, de simulation et de modélisation. L’objectif consiste à  générer plus efficacement et de manière plus sobre une base de données d’évènements extrêmes à partir de laquelle il sera possible d’implémenter une stratégie de détection de leurs faibles signaux précurseurs. 

Risques :

L’intelligence artificielle sera exploitée pour piloter les simulations numériques vers des événements extrêmes. La stratégie biomimétique innovante considérera les différences d’état plutôt que les états eux-mêmes. Cette prise en compte de l’interaction avec l’environnement pour détecter des précurseurs de bifurcation représente une rupture.

 Potentiel d’innovation :

Le projet ALEAS permettra le développement de nouvelles méthodes de mesure des fluides moins coûteuses et plus sobres par une imagerie à très haute résolution, basées sur la technologie événementielle où les changements sont détectés à l’échelle du pixel, sans nécessité d’acquérir les images entières.  Dans la continuité, ce projet pourra favoriser l’avènement de nouvelles IA neuro-morphologiques. Ces IA fonctionneront à partir des différences ou des liens entre les éléments de la base de données, créant ainsi une nouvelle forme d’IA plus proche du fonctionnement neuronal.