El desarrollo de soluciones para la transición energética y la sostenibilidad industrial demanda herramientas computacionales de alta precisión capaces de reducir costos y tiempos de diseño. En este escenario, la integración entre la Inteligencia Artificial (IA) y la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD, por sus siglas en inglés) es una metodología clave para optimizar la infraestructura hídrica y de generación de energía renovable.
Para avanzar en esta línea de investigación, la École Nationale Supérieure d’Arts et Métiers (ENSAM) de Francia y la Universidad de los Andes de Colombia formalizaron un acuerdo de cotutela doctoral. El proyecto estará a cargo de Sebastián Felipe Valencia Velasco, ingeniero químico, especialista en ciencia de datos y programación, quien fue seleccionado para realizar una estancia de investigación de 18 meses en el laboratorio LIFSE de la institución francesa en París.
Valencia, nacido en Bogotá en 2001, ha trabajado como científico de datos en el proyecto ESCALA junto a Drexel University (Estados Unidos), desarrollará una investigación que combina Inteligencia Artificial y simulación de fluidos para mejorar la microgeneración de energía hidroeléctrica, que apunta a hacer más eficientes las redes de distribución de agua.
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¿En qué consiste la integración entre Inteligencia Artificial y dinámica de fluidos?
El proyecto de tesis, titulado ‘Diseño y modelado avanzado sostenible de turbomáquinas a través de herramientas de simulación especializada e Inteligencia Artificial’, aborda la dificultad de predecir el comportamiento de los fluidos bajo condiciones de operación variables.
La metodología contempla el desarrollo de modelos CFD de alta fidelidad para analizar fenómenos dinámicos e ineficiencias en las turbomáquinas. Posteriormente, mediante el entrenamiento de algoritmos de Machine Learning –como redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte y procesos gaussianos–, se crearán modelos sustitutos que permitan predecir el rendimiento hidroeléctrico con rapidez y alta precisión.
El objetivo final es consolidar modelos híbridos que combinen los principios físicos de la mecánica de fluidos con la capacidad predictiva del aprendizaje automático. Esta aproximación reduce el cómputo requerido para el diseño de equipos y facilita su optimización en tiempo real para sectores estratégicos como la energía y la industria.
La codirección del trabajo científico está a cargo del profesor Sofiane Khelladi, por parte de la ENSAM, y del profesor Nicolás Ríos Ratkovich, por la Universidad de los Andes. El proyecto cuenta además con el respaldo del programa de cooperación internacional ECOS-Nord.
¿Por qué importa para la energía y el agua?
Las PAT, ‘Pumps as Turbines’, en español: bombas funcionando como turbinas, son consideradas una alternativa económica y sostenible para generar energía renovable en redes de distribución de agua, donde hoy se pierde presión sin aprovecharla. Su adopción, sin embargo, está limitada por la dificultad de predecir su desempeño bajo condiciones de operación variables.
El trabajo busca resolver ese cuello de botella en tres etapas: modelos CFD de alta fidelidad, modelos sustitutos basados en algoritmos como redes neuronales, regresión de vectores de soporte y procesos gaussianos, y finalmente modelos híbridos que combinan física y datos. El objetivo declarado es entregar herramientas de predicción validadas y guías de diseño para desplegar estas turbinas en redes reales de microgeneración.
¿Cuáles son los desafíos para el financiamiento de la investigación científica?
El desarrollo de tecnología avanzada por parte de investigadoras e investigadores formados en la región enfrenta retos estructurales de financiamiento. Valencia Velasco cuenta con el respaldo académico de la Universidad de los Andes y reconocimientos como el Premio IEEE al Mejor Proyecto de Investigación de Maestría (2024), el segundo lugar en el Campeonato Mundial de Robótica e Inteligencia Artificial en Burdeos (2023) y una trayectoria como ingeniero de IA en proyectos vinculados al Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
Sin embargo, la sostenibilidad económica de las estancias internacionales de investigación sigue siendo un factor crítico. Aunque el convenio institucional cubre el marco académico y la cotutela del doctorado, la manutención durante la permanencia en el exterior debe ser gestionada directamente por el personal investigador.
La articulación entre el sector privado, fundaciones y la academia resulta determinante para garantizar que los desarrollos científicos en IA y simulación computacional retornen en transferencia tecnológica e innovación aplicada para el país.
