Новый метод машинного обучения предсказывает турбулентность
Исследователи из Университета Иллинойса разработали новый метод обучения ИИ, который может точнее предсказывать турбулентность.
Мы не знаем, как математически записать всю турбулентность. Есть неизвестные, которые не могут быть представлены на компьютере. Если вы попытаетесь обучать ИИ без учета основных известных уравнений физики, то это не сработает. Мы объединили их, и это сработало. Джонатан Фройнд, профессор и глава отдела аэрокосмической техники
По словам Фройнд, при проектировании воздушного или космического корабля этот метод поможет инженерам предсказать, обеспечит ли конструкция безопасный полет.
Они смогут внести изменения, протестировать, например, самолет и увидеть, улучшился ли прогноз.
Любой, кто хочет моделировать физические явления, может использовать этот новый метод. Можно просто воспользоваться нашим алгоритмом, загрузить данные в ПО. Это метод, который допускает другую неизвестную физику. И мы можем работать с ней в разных плоскостях. Джонатан Фройнд, профессор и глава отдела аэрокосмической техники
Работа была выполнена с использованием суперкомпьютера в Национальном центре суперкомпьютеров в UIUC. Это сделало моделирование более быстрым и, следовательно, более экономичным.
Фройнд заявил, что пока работа сделана на исследовательском уровне, но потенциально она может повлиять на промышленность.
