O vôo hipersônico é convencionalmente conhecido como a capacidade de voar a velocidades significativamente maiores do que a velocidade do som e apresenta um conjunto extraordinário de desafios técnicos. Como um exemplo, quando uma cápsula espacial reentra na atmosfera da Terra, atinge velocidades hipersônicas - mais de cinco vezes a velocidade do som - e gera temperaturas acima de 4, 000 graus Fahrenheit em sua superfície externa. Projetar um sistema de proteção térmica para manter os astronautas e a carga seguros requer um entendimento, no nível molecular, da complicada física que ocorre no gás que flui ao redor do veículo.

Uma pesquisa recente na Universidade de Illinois Urbana-Champaign adicionou novos conhecimentos sobre os fenômenos físicos que ocorrem quando os átomos vibram, girar, e colidir neste ambiente extremo.

"Devido à velocidade relativa do fluxo em torno do veículo, um choque é formado na frente da cápsula. Quando as moléculas de gás cruzam o choque, algumas de suas propriedades mudam quase instantaneamente. Em vez de, outros não têm tempo suficiente para se ajustar às mudanças abruptas, e não atingem seus valores de equilíbrio antes de chegar à superfície do veículo. A camada entre o choque e o escudo térmico é então encontrada em não equilíbrio. Há muita coisa que ainda não entendemos sobre as reações que acontecem neste tipo de fluxo, "disse Simone Venturi. Ele é um estudante de graduação que estuda com Marco Panesi no Departamento de Engenharia Aeroespacial da UIUC.

Venturi explicou que eles não podem descrever o fluxo da mesma forma que um fluxo compressível na aerodinâmica de baixa velocidade, que analisa as propriedades em massa do fluxo. Os fluxos hipersônicos são estudados no nível microscópico para entender como as moléculas e os átomos interagem e, em última análise, como modelar essas interações.

"O problema é ainda mais complicado pelo número de fenômenos que ocorrem simultaneamente - o não equilíbrio é apenas um deles, "Venturi disse." Radiação, por exemplo, é uma consequência dos estados eletrônicos excitados. Ao mesmo tempo, o fluxo interage com os gases resultantes da ablação da superfície da cápsula. "

A pesquisa analisou o não-equilíbrio do ponto de vista da vibração e rotação das moléculas no fluxo ao redor do veículo, ou rovibrações, uma palavra comumente usada no estudo da hipersônica e da física quântica.

"A entrada para nossas simulações vem dos primeiros princípios da física quântica. Consideramos os átomos em um conjunto de distâncias relativas, e calculamos as energias de interação resultantes resolvendo a equação de Schrödinger, "Venturi disse." A solução vem apenas em um conjunto discreto de pontos. O aprendizado de máquina nos ajuda a ajustar e produzir uma superfície contínua - o que chamamos de superfície de energia potencial. "

Nos últimos anos, pesquisadores começaram a olhar para redes neurais para gerar superfície entre esses pontos.

"Adicionamos mais um nível de complexidade ao estender as redes neurais por meio de aprendizado de máquina probabilístico, "Venturi disse." Isso não só nos permite descrever as interações atômicas com mais precisão, mas também quantifica a incerteza que afeta esses objetos. Criamos uma distribuição de superfícies, em vez de apenas uma superfície, porque a previsão que sai desses modelos não é apenas um único valor, mas uma distribuição de valores. Então, é previsão com incerteza em torno do valor. O resultado não é uma resposta exata, mas uma distribuição de respostas. "

Venturi disse que depois de representar a energia de interação entre moléculas e átomos, eles simularam bilhões de colisões.

"Nós sabemos o que acontece em um pequeno conjunto de pontos espaciais, e então usamos a equação da mecânica clássica. As equações são as mesmas que regem a colisão das bolas de bilhar. A diferença é que usamos essas interações, essas interações quânticas, como forças motrizes. Essa complicação é exigida pela escala atômica do problema, já que as partículas podem sentir umas às outras mesmo quando estão distantes. Com um grande número de colisões, podemos obter a probabilidade de que certas reações aconteçam. Usamos essas probabilidades de reação em dinâmica de fluidos computacional com o objetivo final de prever os fluxos e projetar escudos térmicos mais seguros, " ele disse.

Embora eles não tenham sido os primeiros a usar o aprendizado de máquina para construir superfícies de energia potencial, Venturi disse, “Fomos os primeiros a obter incertezas sobre essas quantidades. É uma forma de validar a acurácia do aprendizado de máquina aplicado à construção desses potenciais”.

No segundo projeto de pesquisa, Venturi disse que agora sabe mais sobre a dinâmica de dissociação em fluxos hipersônicos, isso é, como as moléculas quebram suas ligações e se tornam dois átomos separados como consequência de fortes colisões.

"As temperaturas extremas dos regimes hipersônicos geram uma física muito peculiar, "Disse Venturi." Isso torna impossível distinguir entre vibrações e rotações das moléculas. Você não pode separá-los porque eles estão altamente acoplados. Descobrimos que esse efeito tem consequências importantes nos mecanismos de dissociação.

"É interessante, não apenas da perspectiva da química, mas também do ponto de vista da engenharia. As reações químicas que ocorrem após a colisão das moléculas de gás e átomos liberam energia no fluxo ou subtraem energia dele, "Venturi disse." Então, se quisermos quantificar o fluxo de calor que atinge o escudo térmico, precisamos prever quanta energia é armazenada no fluxo ao redor do veículo. A dissociação das moléculas na atmosfera não é algo que comumente observamos à temperatura ambiente. Começa a ser relevante apenas em temperaturas acima de 4, 500 graus Fahrenheit para oxigênio e 7, 000 graus Fahrenheit para nitrogênio. É um fenômeno interessante, e agora entendemos mais sobre isso. "

Os dois artigos foram reconhecidos com capas de The Journal of Physical Chemistry . Simone Venturi, um aluno de doutorado com Marco Panesi no Departamento de Engenharia Aeroespacial e CHESS, aproveita o aprendizado de máquina e a ciência de dados para estudar química em ambientes hipersônicos.