Nesta sexta-feira, 06/09, aconteceu o Seminário "Multi-fidelity Autoencoders for Aerodynamic Analyses" com Dr. Ettore Saetta, da University of Naples Federico II no Programa de Engenharia Mecânica da COPPE/UFRJ, como parte dos tradicionais seminários Arthur Palmeira Ripper. Ela versou sobre uma técnica de Machine Learning que vem ganhando destaque na literatura de engenharia e áreas afins, a saber Autoencoders. Nesta técnica há uma compressão de dados com a obtenção do espaço latente, um conjunto compacto de variáveis que condensa a informação de um campo (Encoder) e consegue recuperar este mesmo campo por uma descompressão (Decoder). Este procedimento pode ser interpretado como uma versão não linear da técnica conhecida como Proper Orthogonal Decomposition (POD).
O Dr. Saetta mostrou como Autoencoders podem ser utilizados em problemas de aerodinâmica, exemplificando com o escoamento entorno de asas de avião, onde variáveis como o ângulo de ataque e a espessura da asa foram analisados. Os resultados mostraram excelente previsão e economia de custo computacional. As discussões após a apresentação geraram insights sobre novos caminhos a serem explorados. Este trabalho foi desenvolvido em colaboração com a Stanford University e mostrou o potencial promissor na utilização de Autoencoders.
Em nome do Programa de Engenharia Mecânica da COPPE/UFRJ, agradeço ao Dr. Saetta pela excelente apresentação e a oportunidade para discussões sobre o assunto.
Roney Leon Thompson - Coordenador Acadêmico do PEM/COPPE
