AIは、物理学の最大の未解決の問題のXNUMXつを解決するのに役立ちます

ETHチューリッヒの研究者は、流体力学と人工知能を組み合わせることにより、液体の乱流のモデリングを自動化することに初めて成功しました。 彼らのアプローチは、 乱流を伴う強化機械学習アルゴリズム 流れシミュレーションこれは、スイス国立スーパーコンピューティングセンターのPizDaintスーパーコンピューターで実行されました。

ジャーナルに最近発表された研究の説明によると ネイチャーマシンインテリジェンス が公開され、研究者は新しい強化機械学習（RL）アルゴリズムを開発し、それらをモデリングへの物理的アプローチと組み合わせました 乱流.

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「25年前、私たちはAIと乱流の組み合わせを開拓しました」と、ETHチューリッヒの計算科学工学研究所のPetrosKoumoutsakos教授は出版物の中で報告しています。 四半世紀前、コンピューターはこれらのアイデアをテストするのに十分なほど強力ではありませんでした。 「最近、従来のニューラルネットワークは、その中のモデルが補足することになっているデータストリームに積極的に影響を与えるため、このような問題の解決には適していないことに気づきました」と研究者は言います。 科学者は別のアプローチをとらなければなりませんでした 機械学習 アルゴリズムが学習する、の領域のパターンでの使用 乱流 反応する。

乱流のモデリングとシミュレーションは、車の設計から心臓弁の埋め込み、天気予報から銀河の誕生過程の説明まで、科学技術の多くの分野で不可欠です。 物理学者のリチャードファインマンは、 流体の乱流 古典物理学における最も重要な未解決の問題について。 これは、XNUMX年以上にわたって流体乱流のコンピューターモデルを作成してきたエンジニア、科学者、数学者にとって、依然として集中的な研究分野です。 流れシミュレーション 。実行