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El flujo de aire que rodea un ala o una pala de turbina se comporta como una cuerda: primero es suave y en capas, es el régimen laminar. Pero basta con que la velocidad aumente o aparezca una perturbación externa para que la cuerda se rompa en un temblor caótico: la turbulencia. Predecir con precisión el momento de la ruptura es crucial: de ello dependen la resistencia, el calentamiento y el ruido.

Los experimentos clásicos de la serie T3, realizados en una placa plana en un túnel de viento, se convirtieron en el estándar para validar modelos. Sin embargo, solo medían la velocidad en puntos aislados. Los métodos de cálculo modernos necesitan una imagen tridimensional completa en el tiempo. Para obtenerla, los científicos llevaron a cabo un "experimento numérico": una simulación de alta fidelidad mediante el método implícito de grandes vórtices (iLES). Repitieron las condiciones de aquellos experimentos T3, pero ahora veían cada pequeño remolino en el volumen.

Los resultados de la simulación coincidieron bien con las mediciones de fricción y perfiles de velocidad de los experimentos antiguos. Pero cuando los mismos datos se introdujeron en dos modelos de ingeniería populares (SA-BCM y k-ω-γ), resultó que ambos se equivocan sistemáticamente tanto en el inicio de la transición como en su extensión. La ruptura calculada a veces se retrasa, a veces se estira.

La base de datos creada no es solo una validación de modelos antiguos. Es la base para entrenar nuevos modelos basados en redes neuronales físicamente informadas. Podrán captar patrones sutiles que escapan a las fórmulas simplificadas. Este enfoque promete hacer los cálculos más precisos y las alas y palas más fiables.