Para los científicos que luchan con problemas tan diversos como contener plasma supercaliente en un reactor de fusión, mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas, o sondear la dinámica inexplicable de una galaxia distante, El flujo de cizallamiento que genera turbulencias es un factor de complicación grave.

En pocas palabras, El flujo de cizallamiento ocurre cuando dos fluidos, donde los fluidos son un líquido, un gas o un plasma (el gas supercaliente amorfo que forma las estrellas como nuestro sol o que se produce en un dispositivo de fusión); pasan uno al lado del otro, como cuando el viento fluye sobre un lago o los chorros de gas caliente de una galaxia. El caos turbulento que ocurre como resultado de la interacción de los fluidos puede ser extremadamente difícil de recrear en los modelos numéricos que los científicos usan para describir y comprender una amplia gama de fenómenos.

Cortar, por ejemplo, es un factor de confusión para problemas críticos aplicados, como predecir la difusión del humo de incendios forestales masivos. El humo de incendios como los que ocurrieron recientemente en California puede dispersarse ampliamente a miles de millas de la fuente y contribuir a problemas de calidad del aire.

"Estos modelos son realmente útiles para comprender los sistemas en los que el flujo es rápido, "dice Adrian Fraser, estudiante de posgrado en física de la Universidad de Wisconsin-Madison y autor principal de un estudio publicado el lunes, 10 de diciembre en el diario Física de Plasmas .

Pero incluso usando las supercomputadoras más poderosas del mundo en una demostración de fuerza bruta, ciertos fenómenos son demasiado complejos y dinámicos para ser recreados in silico de manera confiable.

Los científicos han tratado de solucionar el problema simplificando y analizando sus modelos para observar los elementos de un sistema con la esperanza de que puedan volver a ensamblarse para dar cuenta del todo. Pero al hacerlo, Fraser señala, Los investigadores pueden haber pasado por alto un efecto colectivo común que no solo influye en la dinámica de un sistema, pero, según la nueva investigación, parece ser una forma conveniente de simplificar enormemente la recreación digital de fenómenos como la propagación de calor y productos químicos en un sistema, problemas que ahora abruman incluso a las supercomputadoras más poderosas.

Usando esas supercomputadoras de última generación, El equipo de Fraser, incluidos los profesores de física de UW-Madison Paul Terry y Ellen Zweibel junto con MJ Pueschel de la Universidad de Texas, observó cómo se desarrolla la turbulencia durante largos períodos de tiempo cuando sus movimientos incluyen un componente que normalmente se extingue muy rápidamente. Mirando el sistema en detalle, los investigadores observaron que este componente aparentemente transitorio se amplifica con el tiempo y ejerce una influencia mayor de lo que se sabía.

"Este es el único movimiento colectivo que se suponía que no importaba en estos sistemas. Demostramos que sí importa, "dice Fraser". Y al señalar eso, pudimos mejorar drásticamente los modelos existentes sobre cómo cambia la turbulencia de flujo de cizallamiento en diferentes sistemas ".

La mayoría de los estudios anteriores se centraron en representar movimientos con componentes que no mueren porque, en cambio, son impulsados ​​directamente por la cizalla.

Medir cómo se difunde el calor o el tinte en un fluido estacionario es sencillo, Fraser explica, pero "si el fluido es turbulento, es realmente difícil averiguar cómo el tinte o el calor se difunden de una parte del fluido a otra debido a todos los movimientos complicados que ocurren en la turbulencia".

Al representar el sistema con movimientos tanto de crecimiento como de descomposición, es más fácil ver la imagen completa y simplificar enormemente el sistema de modelado.

"El resultado final es un modelo simple que predice resultados que son muy consistentes con las simulaciones masivas que realizamos, "dice Fraser, señalando que los problemas previamente insolubles para diseñar experimentos de fusión, mejorar los modelos meteorológicos, y comprender los fenómenos astrofísicos como la formación de estrellas se abordará más fácilmente sin la necesidad de costosos superordenadores.

Vyacheslav Lukin, director del programa de Física del Plasma y Ciencias Aceleradoras en la Fundación Nacional de Ciencias, dice que el nuevo estudio ayudará a la comunidad de investigadores a continuar resolviendo problemas complejos de la física del plasma. "Un mayor progreso en el modelado preciso de sistemas de plasma a gran escala depende fundamentalmente de nuestra capacidad para combinar métodos analíticos con simulaciones numéricas directas de alta fidelidad, y estos nuevos resultados deberían ayudarnos a dar un paso más en esa dirección ".