SCIENCES & TECH

Des scientifiques réalisent des « progrès rares » dans la résolution du plus ancien problème insoluble en physique

Une enorme tempete sur Jupiter est un exemple de flux turbulent NASA

Des chercheurs ont réalisé des « progrès remarquables » dans la résolution d’un problème physique qui persiste depuis plusieurs siècles. Ils ont fait un grand pas en avant dans la compréhension du modèle et de la structure du chaos, un phénomène naturel observé dans des liquides en mouvement, tels que l’eau, les courants océaniques, les réactions chimiques, la circulation sanguine, les orages, les colonnes de fumée, et même le plasma des étoiles, d’après CNN.

Le flux turbulent, qui se caractérise par une grande irrégularité et un chaos visible, engendre la formation de tourbillons massifs qui se fragmentent en vortex plus petits. Depuis longtemps, les physiciens ont tenté de comprendre et de modéliser ce phénomène à l’aide d’équations mathématiques et de superordinateurs.

Cependant, malgré l’utilisation des ordinateurs les plus puissants, la simulation précise des écoulements turbulents, en dehors des cas les plus simples, demeure complexe, et une compréhension totale de ce phénomène a échappé aux scientifiques pendant près de deux siècles.

Récemment, une équipe internationale de chercheurs a mis au point une nouvelle méthode de simulation du chaos, inspirée de l’informatique quantique, qui a été présentée dans une étude publiée le 29 janvier dans Science Advances. Selon Nick Guroff, chercheur principal au département de physique de l’Université d’Oxford, cette capacité à modéliser avec précision ce phénomène pourrait avoir de nombreuses applications pratiques, comme l’amélioration de la conception des avions, des voitures, des ventilateurs, des cœurs artificiels, ainsi que l’optimisation des prévisions météorologiques. James Petty, chercheur postdoctoral à l’Université de Princeton, a ajouté que l’équipe a accéléré les calculs nécessaires à la compréhension du chaos en simplifiant les données à l’aide de plusieurs variables.

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