Correção de Vento de Alta Fidelidade para Motorsport

A solução combina CFD com uma rede neural profunda (DNN). Extraí a geometria relevante do terreno ao redor de um circuito — arquibancadas, vegetação, estruturas — e rodei simulações CFD do escoamento de vento sobre esse terreno, variando velocidade, direção e o perfil da camada limite atmosférica. Esses dados de simulação, combinados com leituras reais das estações meteorológicas, treinaram uma DNN que funciona como um modelo substituto (surrogate model): a partir de uma leitura pontual em tempo real, ela estima velocidade e direção do vento com alta fidelidade em qualquer ponto do circuito.

Qualquer sistema onde você tem poucos sensores reais mas precisa de cobertura densa e fisicamente precisa — campos de vento, campos térmicos, campos de pressão — é candidato para essa mesma abordagem de substituto treinado por CFD. É uma forma de obter fidelidade de simulação na velocidade de leitura de um sensor.