MIIP009 AI-based Hull Resistance Optimisation using Large-scale CFD data (AURORA)

AURORA – Grootschalige CFD-campagne voor praktisch toepasbare AI in scheepsweerstandberekeningen

Met het project AURORA (AI-based hUll Resistance Optimisation using lArge-scale CFD data) wordt onderzocht hoe kunstmatige intelligentie kan bijdragen aan het structureel verlagen van scheepsweerstand en daarmee aan het reduceren van CO₂-uitstoot in een vroeg ontwerpstadium.

Scheepsweerstand is een van de belangrijkste factoren voor brandstofverbruik en emissies. Het optimaliseren van rompvormen gebeurt traditioneel met complexe en tijdrovende CFD-simulaties, waardoor het aantal ontwerpvarianten dat in de praktijk kan worden onderzocht beperkt blijft. AURORA onderzoekt of een AI-model, getraind op een grootschalige dataset van circa 3.500 hoogwaardige CFD-simulaties, de weerstand in minder dan een halve seconde kan voorspellen met een nauwkeurigheid van ongeveer 2–3% ten opzichte van CFD.

Als dit haalbaar blijkt, maakt dit grootschalige ontwerpverkenning en optimalisatie mogelijk. Zelfs een bescheiden reductie van 3% in weerstand kan over de levensduur van een schip duizenden tonnen CO₂ besparen. Voor een vloot kan dit oplopen tot een emissiereductie vergelijkbaar met die van duizenden personenauto’s.

Binnen het project werken De Voogt Naval Architects, TU Delft, CFD Solutions en GrepIT samen aan een unieke combinatie van maritieme expertise, high-performance computing en AI-ontwikkeling. Het project loopt van 2026 tot en met 2027 en omvat één van de meest ambitieuze CFD-campagnes op het gebied van scheepsweerstand tot nu toe – specifiek opgezet om AI-modellen niet alleen theoretisch interessant, maar praktisch toepasbaar te maken binnen echte scheepsbouwprocessen.