Le navi marittime e le piattaforme offshore sopportano una batteria costante di onde e correnti. In decenni di attività, queste strutture possono, Senza attenzione, incontrare frontalmente un'onda anomala, tempesta anomala, o qualche altro evento estremo, con conseguenze potenzialmente dannose.

Ora gli ingegneri del MIT hanno sviluppato un algoritmo che individua rapidamente i tipi di eventi estremi che possono verificarsi in un sistema complesso, come un ambiente oceanico, dove onde di varia grandezza, lunghezze, e le altezze possono creare stress e pressione su una nave o una piattaforma offshore. I ricercatori possono simulare le forze e le sollecitazioni che eventi estremi, sotto forma di onde, possono generare su una particolare struttura.

Rispetto ai metodi tradizionali, la tecnica della squadra fornisce un molto più veloce, valutazione del rischio più accurata per i sistemi che potrebbero sopportare un evento estremo ad un certo punto durante la loro vita prevista, tenendo conto non solo della natura statistica del fenomeno ma anche delle dinamiche sottostanti.

"Con il nostro approccio, puoi valutare, dalla fase di progettazione preliminare, come una struttura si comporterà non per un'onda ma per l'insieme o la famiglia di onde che possono colpire questa struttura, "dice Themistoklis Sapsis, professore associato di ingegneria meccanica e oceanica al MIT. "Puoi progettare meglio la tua struttura in modo da non avere problemi strutturali o sollecitazioni che superano un certo limite."

Sapsis afferma che la tecnica non si limita alle navi e alle piattaforme oceaniche, ma può essere applicato a qualsiasi sistema complesso che sia vulnerabile a eventi estremi. Ad esempio, il metodo può essere utilizzato per identificare il tipo di tempeste che possono generare gravi inondazioni in una città, e dove potrebbe verificarsi l'allagamento. Potrebbe essere utilizzato anche per stimare i tipi di sovraccarichi elettrici che potrebbero causare black out, e dove quei blackout si sarebbero verificati in tutta la rete elettrica di una città.

Sapsis e Mustafa Mohamad, un ex studente laureato nel gruppo di Sapsis, attualmente assistente ricercatore presso il Courant Institute of Mathematical Sciences della New York University, stanno pubblicando i loro risultati questa settimana nel Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze .

Bypassare una scorciatoia

Gli ingegneri in genere valutano la resistenza di una struttura a eventi estremi utilizzando simulazioni computazionalmente intensive per modellare la risposta di una struttura a, ad esempio, un'onda proveniente da una direzione particolare, con una certa altezza, lunghezza, e velocità. Queste simulazioni sono molto complesse, poiché modellano non solo l'onda di interesse, ma anche la sua interazione con la struttura. Simulando l'intero "campo d'onda" mentre una particolare onda arriva, gli ingegneri possono quindi stimare come una struttura potrebbe essere scossa e spinta da una particolare onda, e quali forze e sollecitazioni risultanti possono causare danni.

Queste simulazioni di valutazione del rischio sono incredibilmente precise e in una situazione ideale potrebbero prevedere come una struttura reagirebbe a ogni singolo tipo di onda possibile, estremo o meno. Ma tale precisione richiederebbe agli ingegneri di simulare milioni di onde, con parametri diversi come l'altezza e la scala di lunghezza, un processo che potrebbe richiedere mesi per essere calcolato.

"Questo è un problema follemente costoso, " Dice Sapsis. "Per simulare una possibile onda che può verificarsi nell'arco di 100 secondi, ci vuole un moderno processore grafico, che è molto veloce, circa 24 ore. Siamo interessati a capire qual è la probabilità di un evento estremo nell'arco di 100 anni".

Come scorciatoia più pratica, gli ingegneri utilizzano questi simulatori per eseguire solo alcuni scenari, scegliendo di simulare diversi tipi di onde casuali che pensano possano causare il massimo danno. Se un progetto strutturale sopravvive a questi estremi, onde generate casualmente, gli ingegneri presumono che il design resisterà a eventi estremi simili nell'oceano.

Ma nello scegliere onde casuali da simulare, Sapsis dice, gli ingegneri possono perdere altri scenari meno ovvi, come combinazioni di onde di media grandezza, o un'onda con una certa pendenza che potrebbe trasformarsi in un evento estremo dannoso.

"Quello che siamo riusciti a fare è abbandonare questa logica di campionamento casuale, " dice Sapsi.

Uno studente veloce

Invece di eseguire milioni di onde o anche diverse onde scelte casualmente attraverso una simulazione ad alta intensità di calcolo, Sapsis e Mohamad hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento automatico per identificare rapidamente l'onda "più importante" o "più informativa" per eseguire tale simulazione.

L'algoritmo si basa sull'idea che ogni onda ha una certa probabilità di contribuire a un evento estremo sulla struttura. La probabilità stessa ha qualche incertezza, o errore, poiché rappresenta l'effetto di un sistema dinamico complesso. Inoltre, alcune onde sono più certe di contribuire a un evento estremo rispetto ad altre.

I ricercatori hanno progettato l'algoritmo in modo da poter alimentare rapidamente vari tipi di onde e le loro proprietà fisiche, insieme ai loro effetti noti su una piattaforma offshore teorica. Dalle onde note che i ricercatori inseriscono nell'algoritmo, può essenzialmente "imparare" e fare una stima approssimativa di come si comporterà la piattaforma in risposta a qualsiasi onda sconosciuta. Attraverso questa fase di apprendimento automatico, l'algoritmo apprende come si comporta la struttura offshore su tutte le onde possibili. Quindi identifica un'onda particolare che riduce al massimo l'errore della probabilità per eventi estremi. Questa onda ha un'alta probabilità di verificarsi e porta a un evento estremo. In questo modo l'algoritmo va oltre un approccio puramente statistico e tiene conto del comportamento dinamico del sistema in esame.

I ricercatori hanno testato l'algoritmo su uno scenario teorico che coinvolge una piattaforma offshore semplificata soggetta a onde in arrivo. Il team ha iniziato collegando quattro onde tipiche all'algoritmo di apprendimento automatico, compresi gli effetti noti delle onde su una piattaforma offshore. Da questa, l'algoritmo ha identificato rapidamente le dimensioni di una nuova onda che ha un'alta probabilità di verificarsi, e riduce al massimo l'errore per la probabilità di un evento estremo.

Il team ha quindi collegato questa ondata a un'elaborazione più intensiva dal punto di vista computazionale, simulazione open source per modellare la risposta di una piattaforma offshore semplificata. Hanno inserito i risultati di questa prima simulazione nel loro algoritmo per identificare la successiva migliore onda da simulare, e ripetuto l'intero processo. In totale, il gruppo ha eseguito 16 simulazioni in diversi giorni per modellare il comportamento di una piattaforma in vari eventi estremi. In confronto, i ricercatori hanno effettuato simulazioni utilizzando un metodo più convenzionale, in cui simulavano alla cieca quante più onde possibile, e sono stati in grado di generare risultati statistici simili solo dopo aver eseguito migliaia di scenari per diversi mesi.

Sapsis afferma che i risultati dimostrano che il metodo del team si adatta rapidamente alle onde che sono più sicure di essere coinvolte in un evento estremo, e fornisce ai progettisti informazioni più informate, scenari realistici da simulare, per testare la resistenza non solo delle piattaforme offshore, ma anche reti elettriche e regioni soggette a inondazioni.

"Questo metodo apre la strada alla valutazione del rischio, design, e ottimizzazione di sistemi complessi basati su statistiche di eventi estremi, che è qualcosa che non è stato considerato o fatto prima senza gravi semplificazioni, " Dice Sapsis. "Ora siamo in una posizione in cui possiamo dire, usando idee come questa, puoi comprendere e ottimizzare il tuo sistema, secondo criteri di rischio per eventi estremi”.

Questa ricerca è stata sostenuta, in parte, dall'Ufficio di ricerca navale, Ufficio di ricerca dell'esercito, e Ufficio di Ricerca Scientifica dell'Aeronautica Militare, ed è stato avviato grazie a una sovvenzione dell'American Bureau of Shipping.