Seminario CERAMATHS - DMATHS: presentación de Iraj Mortazavi

El seminario del Departamento de Matemáticas de CÉRAMATHS recibirá a Iraj Mortazavi (CNAM, París) el jueves 12 de febrero de 2026, a las 14:00 horas, para la siguiente charla:

Aprendizaje automático para acelerar las simulaciones de interacción fluido-estructura

En este trabajo, proponemos un predictor no intrusivo basado en datos que acopla modelos de orden reducido de los subproblemas sólido y fluido, proporcionando una conjetura inicial para el problema no lineal del cálculo del siguiente paso temporal. Cada modelo de orden reducido se compone de una arquitectura no lineal codificador-regresor-decodificador y está dotado de una estrategia de actualización adaptativa que añade robustez a la extrapolación. De este modo, la metodología propuesta aprovecha los conocimientos basados en la física de los solucionadores de alta fidelidad, estableciendo así un predictor de aprendizaje automático consciente de la física.

Con dos ejemplos de FSI fuertemente acoplados, este estudio demuestra la mejora de la convergencia obtenida con el nuevo predictor y la aceleración numérica global realizada en comparación con los enfoques clásicos.

La metodología propuesta aprovecha los conocimientos basados en la física de los solvers de alta fidelidad, estableciendo así un predictor de aprendizaje automático consciente de la física.