Gasteizko Ingeniaritza Eskolako ikertzaile talde batek sare neuronal konboluzionaletan oinarritutako eredu bat prestatu du aerosorgailu handietan erabiltzeko. Adimen artifizialean abiatuta, aerosorgailuaren inguruan egongo diren fluxuen portaera aurreikusteko erabiltzen diren sistemak findu dituzte. Scientific Reports aldizkarian argitaratutako zientzia artikulu batean jaso dute proposamena.
Halako aerosorgailu erraldoiak normalean itsasoan kokatuta daude. Horietan, ordenagailu bidez airearen mugimendua aurreikusten saiatzen diren sistemak jarrita daude. Modu honetan, "aerosorgailu berarekin megawatt gehiago sor daitezke eta megawatt-orduaren kostua murriztu egiten da", EHUko ingeniari Unai Fernandez Gamizen hitzetan. Irakasleak aurreratu du itsasoan kokatutako turbina eoliko batean halako sistemek %8 edo %10 hobetu dezaketela errendimendua.
Alabaina, fluxu kantitate handiak dauden sistemen portaera ikertzeko konputazio ahalmen handia beharrezkoa da. Horren adibide ezagunena da eguraldiaren iragarpenarena. Horretan ere, ordenagailu oso indartsuak behar dira, eta denbora dezente prozesuan izaten diren faktore guztiak behar bezala jaso eta interpretatzeko. Maila txikiagoan, halakoa da ere aerosorgailuen kasua.
Prozesu horiek arindu aldera, Koldo Portal Porras EHUko ingeniaritza ikasleak adimen artifizialera jo du. Zehazki, sare neuronal konboluzional bat egokitu du lan hori egiteko. Halako sareek ikusmenean parte hartzen duten neuronen antzera jokatzen dute. Gidatzeko sistema autonomoetan erabiltzen dira sarritan, baina baita egunerokoagoak diren beste zenbait prozesutan ere. Kasurako, Google Photos zerbitzuan horse bilatzean argazki bilduman gordeta dauden zaldi guztiak agertzea halako sareei zor zaie.
Portal Porrasek frogatu du fluxua kontrolatzeko gailuak ere sare neuronal horien bidez azter daitezkeela, "errore onargarriak lortuz eta konputazio denbora lau magnitude ordena murriztuz", EHUk zabaldutako prentsa ohar baten arabera.
Fernandez Gamiz irakaslearen arabera, proposatutako tresna "azkarra, malgua eta merkea da". Sare neuronala gai da gailuaren inguruko fluxuaren ezaugarri nagusiak zehaztasunez aurresateko, "oso errore txikiak" eginez. Dioenez, akatsak %5 edo %6 izan dira, baina onargarritzat jo dute horiek, aintzat hartuta sistemak lortu dituen emaitza azkarrak, "ia berehalakoak". Nabarmendu duenez, aerosorgailuen industriak premiazkoa du arintasun hori.