Digital Tutykać Tkostka (DTT)

AI pomaga rozwiązać jeden z największych nierozwiązanych problemów fizyki

Naukowcom z ETH Zurich po raz pierwszy udało się zautomatyzować modelowanie turbulencji w cieczach poprzez połączenie mechaniki płynów i sztucznej inteligencji. Ich podejście opiera się na połączeniu Wzmocnienie algorytmów uczenia maszynowego z turbulencjami Symulacje przepływuktóre zostały przeprowadzone na superkomputerze Piz Daint w Swiss National Supercomputing Center.

Zgodnie z opisem badań opublikowanym niedawno w czasopiśmie Inteligencja maszyny został wydany, naukowcy opracowali nowe algorytmy uczenia maszynowego ze wzmocnieniem (RL) i połączyli je z fizycznym podejściem do modelowania Turbulencja.

Źródło obrazu: Pixabay

„25 lat temu byliśmy pionierami w łączeniu sztucznej inteligencji i przepływów turbulentnych” - donosi w swojej publikacji Petros Koumoutsakos, profesor w Laboratorium Nauk Obliczeniowych i Inżynierii na ETH w Zurychu. Ćwierć wieku temu komputery nie były wystarczająco mocne, aby przetestować te pomysły. „Niedawno zdaliśmy sobie sprawę, że konwencjonalne sieci neuronowe nie nadają się do rozwiązywania takich problemów, ponieważ model w nich aktywnie wpływa na strumienie danych, które ma uzupełniać” - mówi badacz. Naukowcy musieli przyjąć inne podejście do nauczanie maszynowe wykorzystanie, w którym algorytm się uczy, na wzorcach w obszarze turbulentne przepływy odpowiedzieć.


Modelowanie i symulacja przepływów turbulentnych ma kluczowe znaczenie w wielu dziedzinach nauki i technologii, od projektowania samochodów po implantację zastawek serca, od prognozowania pogody po wyjaśnianie procesów narodzin galaktyk. Fizyk Richard Feynman policzył zjawisko Turbulencja płynu na najważniejszych nierozwiązanych problemach fizyki klasycznej. Wciąż jest to intensywny kierunek studiów dla inżynierów, naukowców i matematyków, którzy od ponad sześćdziesięciu lat tworzą komputerowe modele turbulencji płynów. Symulacje przepływu . Perform