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El investigador del CITIC Omar Álvarez, galardonado con el premio PhD Award en la conferencia EACWE 2025

02/07/2025 - CITIC

El investigador Omar Álvarez, adscrito al Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) de la Universidade da Coruña, ha sido distinguido con el PhD Award en la 9ª edición de la European-African Conference on Wind Engineering (EACWE 2025), celebrada recientemente en Trondheim, Noruega.

El premio le ha sido concedido por su presentación titulada “Extreme compression of URANS flow data”, un trabajo que forma parte de su línea de investigación centrada en técnicas avanzadas de compresión y modelado de datos en ingeniería del viento. Esta contribución ha despertado un notable interés en la comunidad científica por su enfoque innovador y su aplicabilidad en simulaciones de dinámica de fluidos.

Además, esta presentación está relacionada con el artículo científico “Signed distance function–biased flow importance sampling for implicit neural compression of flow fields”, que el investigador ha publicado recientemente en la revista Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering junto a Miguel Cid Montoya, consolidando así su proyección internacional en el ámbito de la ingeniería computacional y el aprendizaje automático aplicado.

En este artículo se propone una solución para gestionar de forma eficiente los grandes volúmenes de datos que se generan en los procesos de simulación avanzada de dinámica de fluidos, que afecta especialmente a sectores como la ingeniería civil, aeroespacial o automotriz.

Gracias a un método de muestreo llamado BiFIS (Signed Distance Function-biased Flow Importance Sampling), una técnica basada en funciones de distancia con signo, han logrado reducir drásticamente el tamaño de los archivos sin que la precisión de la información se vea afectada. Han utilizado representaciones neuronales implícitas, que permiten comprimir los datos en imágenes más pequeñas y fáciles de manejar.

Esta propuesta facilita el almacenamiento y la visualización en tiempo real de simulaciones complejas, además de mejorar la eficiencia de los modelos predictivos basados en imágenes. El artículo está disponible aquí.