На протяжении более столетия самые обширные умы в мире пытались раскрыть уравнения, описывающие движение жидкости. От воздуха текущего крыла самолета до океанских течений. Это знаменитые уравнения Navier-Stokes, одна из самых сложных математических проблем, за которые полное решение может быть выиграно за миллион долларов. И вдруг все белые, искусственный интеллект от Google — DeepMind — и бросает что -то в дискуссию, которую многие ученые открывают глаза.
Глубокие сюрпризы. Новый взгляд на старую проблему
Команда из DeepMind обучила алгоритм огромному количеству симуляций жидкости и газа. Оказалось, что машина начала замечать шаблоны, которые никто не видел раньше. Эффект? Новая семейная особенности, то есть моменты, когда уравнения ведут себя совершенно непредсказуемым. Короче говоря, давление или скорость теоретически могут расти бесконечно. Звучит абстрактно, но такие «взрывы» позволяют вам лучше понять границы физики.
Важно отметить — это не просто сказки AI. Исследователи из Лондонской лаборатории использовали специальные нейронные сети, так называемые графические нейронные сети для анализа миллиардов моделирования потока жидкости. Их задача? Найдите закономерности, которые пропускает человеческий разум. Математики проверили результаты и подтвердили, что все было правильно. Звучит как чистая теория? Не обязательно. Лучшее понимание потоков — это не только математические головоломки. Это также шанс для более точных прогнозов погоды, более экономичных самолетов или новых идей в инженерии. От климата до аэродинамики список возможных применений длинный.
И находит то, чего люди не видели
И это впечатление. ИИ не только считается быстрее, чем суперкомпьютеры. Она рассказывает ученым подсказки, что они бы не догадались. Как говорят исследователи, это не только инструмент, но и в некотором смысле соавтор открытия.
Означает ли это, что проблема Navier-Stokes решается? Пока нет, без преувеличения. Это не так красочно. Но впервые за долгое время вы можете видеть, что появился новый подход, который может переместить предел того, что казалось невыразительным до сих пор.
По словам команды из DeepMind, это только начало. Их метод, основанный на так называемых нейронных сетях, поддерживаемых физическими уравнениями (PINN), может стать инструментом, который позволит математикам столкнуться с другими великими головоломками. Речь идет не только о уравнениях Navier-Stokes, но и о многих других проблемах в области физики и инженерии, где в течение десятилетий отсутствовали точные ответы.
Как подчеркивают авторы, это может быть началом новой эры исследований. Эра математики, поддерживаемые искусственным интеллектом, в котором алгоритмы не только учитываются быстрее, но и помогают обнаружить совершенно новые пути для науки.
