El desarrollo de motores de detonación rotativa (RDE) marca un avance significativo en la tecnología de propulsión, presentando una oportunidad para mejorar tanto la eficiencia termodinámica como el impulso específico en comparación con sistemas convencionales. Sin embargo, su funcionamiento se ve afectado por fenómenos no lineales que pueden llevar a transiciones complejas entre diferentes modos de operación. Para abordar estos desafíos, es esencial incorporar metodologías avanzadas de control que permitan gestionar de manera efectiva estas dinámicas.

En este contexto, el aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) surge como una herramienta potente para el control de la dinámica no lineal de los motores de detonación rotativa. Sin embargo, la naturaleza multiescala de estos sistemas presenta complicaciones significativas al aplicar directamente las técnicas de DRL. Por lo tanto, es crucial reformular el problema de aprendizaje en un marco de referencia que se desplace con la estructura de la onda de detonación. Este enfoque no solo hace que el comportamiento de las ondas resulte más manejable para el agente de DRL, sino que también logra separar las escalas temporales entre la rápida propagación de la detonación y las dinámicas más lentas del sistema.

Esta separación de escalas permite modular de manera efectiva la presión de inyección en un modelo de RDE reducido. Al entrenar controladores en esta configuración, se ha observado que los agentes son capaces de inducir transiciones rápidas entre diferentes estados bloqueados por modos, algo que resulta más complicado en un marco estático. Este tipo de solución puede verse como un reflejo del potencial que tiene la inteligencia artificial en la automatización de procesos complejos en diversos sectores.

En Q2BSTUDIO, comprendemos la importancia de adaptar soluciones tecnológicas a las necesidades específicas de cada cliente. Nuestras aplicaciones a medida son un claro ejemplo de cómo podemos incorporar inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y el control en distintos procesos industriales. Además, ofrecemos un abanico de servicios que incluye ciberseguridad, servicios cloud en plataformas como AWS y Azure, así como inteligencia de negocio a través de herramientas como Power BI.

Es tangible que la innovación en control de sistemas de alta complejidad, como los RDE, puede trasladarse a numerosas industrias, facilitando la resolución de problemas complejos mediante la integración de tecnologías emergentes. Este tipo de avances no solo reflejan el potencial de la investigación en propulsión, sino que también ilustran cómo las empresas pueden aprovechar la inteligencia artificial y las soluciones personalizadas para transformar sus operaciones y mejorar su competitividad en un mercado global cada vez más exigente.