La contaminación acústica se ha vuelto cada vez más común en las zonas urbanas, debido al tráfico, las actividades de construcción y las fábricas, que pueden afectar gravemente a la salud, provocando estrés, alteraciones del sueño y problemas cardiovasculares.En consecuencia, se han propuesto varios métodos para reducir el ruido, como el bloqueo físico del camino del sonido y el control activo del ruido.Sin embargo, dado que el sonido viaja a través del aire, bloquearlo físicamente también puede provocar una ventilación deficiente, lo que pone de relieve la necesidad de investigar sobre la atenuación del sonido y la ventilación simultáneas.

Los metamateriales acústicos (AM) se han estudiado ampliamente como una solución prometedora para este propósito debido a sus propiedades acústicas únicas.Recientemente, se ha propuesto un nuevo tipo de AM, llamado resonador acústico ventilado (VAR), que puede manipular tantoondas sonorasy flujo de aire utilizando únicamente formas geométricas.Puede bloquear incluso el ruido de baja frecuencia con una estructura compacta mientras mantiene la ventilación.

Un VAR consiste en una guía de ondas que guía las ondas sonoras hacia una cavidad resonante que las atrapa.Para un rendimiento adecuado, un VAR requiere una forma funcional optimizada para la atenuación del sonido de banda ancha en una frecuencia máxima objetivo.Sin embargo, los métodos de diseño analítico convencionales sólo permiten diseños paramétricos relativamente simples y no pueden usarse para lograr VAR con geometrías complejas.

Para abordar esta limitación, un equipo de investigadores de Corea, dirigido por el profesor asociado Sang Min Park de la Escuela de Ingeniería Mecánica de la Universidad Nacional de Pusan, desarrolló un innovador método de diseño inverso basado en el aprendizaje profundo.

"Propusimos una estrategia de exploración del espacio latente que busca VAR de banda ancha con la frecuencia objetivo mediante una optimización basada en algoritmos genéticos. En comparación con los métodos convencionales, nuestro enfoque permite una alta flexibilidad de diseño y al mismo tiempo reduce los costos computacionales", explica el Dr. Park.

Su estudio estuvo disponible en línea el 15 de mayo de 2024 ypublicadoen el diarioAplicaciones de ingeniería de la inteligencia artificial.

En el método de diseño inverso propuesto, un autocodificador variacional condicional (CVAE), un modelo generativo de aprendizaje profundo, codifica las características geométricas del VAR en el espacio latente.El espacio latente es un espacio de dimensiones inferiores que contiene la información esencial de una entrada de dimensiones superiores, en este caso, el VAR.

Para generar este espacio, el CVAE se entrena con imágenes de sección transversal de la cavidad resonante de VAR e información de frecuencia máxima.El espacio latente generado se utiliza luego para la optimización del algoritmo genético (GA), destinado a buscar un VAR con banda ancha.sonidorendimiento de atenuación para varias frecuencias objetivo máximas.GA aplica un enfoque basado en la selección natural para buscar VAR optimizado a lo largo de múltiples generaciones sucesivas, de forma muy similar a la selección de genes favorables en la evolución biológica.

Los investigadores entrenaron el CVAE con imágenes transversales de VAR con una cavidad resonante en forma de T con valores variables para sus parámetros de diseño.Utilizando estos datos, su estrategia de optimización produjo un VAR no paramétrico con una estructura atípica pero funcional.

Los investigadores compararon los resultados de la optimización con el VAR que tiene el ancho de banda más amplio del mundo.datos de entrenamientopara cada frecuencia objetivo y descubrió que los diseños optimizados exhibían anchos de banda más amplios en todos los casos.Además, compararon el rendimiento del VAR no paramétrico con el diseñado utilizando un método de diseño inverso basado en parámetros y descubrieron que el primero tenía anchos de banda considerablemente mayores.

Destacando la importancia de estos resultados, el Dr. Park dice: "Nuestros VAR de banda ultraancha se pueden implementar en entornos urbanos para reducir eficazmentecontaminación acústicasin comprometer la ventilación, mejorando así la calidad de vida al crear espacios de vida y trabajo más tranquilos y cómodos.

"Además, nuestra estrategia abre nuevos horizontes para el diseño de estructuras mecánicas complejas basado en inteligencia artificial, revolucionando potencialmente campos como la ingeniería automotriz y aeroespacial".

Este método de diseño pionero representa un paso significativo hacia la tecnología impulsada por la IA.diseñode AM y otras estructuras mecánicas complejas.Más información:

Min Woo Cho et al, Más allá de los límites del diseño paramétrico: estrategia de exploración espacial latente que permite metamateriales acústicos de banda ultraancha,Aplicaciones de ingeniería de la inteligencia artificial(2024).DOI: 10.1016/j.engappai.2024.108595Citación: