DeepMind использовал ИИ, чтобы приблизиться к разгадке загадок гидродинамики. ai.. ai. deepmind.. ai. deepmind. google.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное.. ai. deepmind. google. Блог компании BotHub. Будущее здесь. ИИ. искусственный интеллект. Машинное обучение. машинное+обучение. научно-популярное. нейросеть.
DeepMind использовал ИИ, чтобы приблизиться к разгадке загадок гидродинамики - 1

Google DeepMind представил исследование, которое может перевернуть представления о фундаментальных задачах физики и математики. Учёные применили искусственный интеллект для анализа уравнений, описывающих движение жидкостей, и обнаружили закономерности, которые десятилетиями оставались неуловимыми для математиков.

DeepMind использовал ИИ, чтобы приблизиться к разгадке загадок гидродинамики - 2

Речь идёт о так называемых сингулярностях — моментах, когда классические уравнения перестают работать и выдают абсурдные значения вроде «бесконечного давления» или «бесконечной скорости». Эти сбои давно считались главной загадкой гидродинамики и вызывали ожесточённые споры в научном сообществе.

DeepMind использовал ИИ, чтобы приблизиться к разгадке загадок гидродинамики - 3

Особое внимание команда уделила уравнениям Буссинеска, которые описывают движение жидкостей с разной плотностью (например, тёплой и холодной воды), и IPM-уравнениям, моделирующим поведение жидкостей в пористых средах, вроде нефтяных пластов. Эти модели важны для понимания океанических течений, климата и энергетики, но до сих пор оставались тёмной зоной.

DeepMind использовал ИИ, чтобы приблизиться к разгадке загадок гидродинамики - 4

Для анализа DeepMind применил нейросетевую технологию PINNs — Physics-Informed Neural Networks. В отличие от стандартных моделей машинного обучения, они учитывают законы физики при обучении, что позволяет получать более точные и физически осмысленные результаты.

Результаты оказались впечатляющими. ИИ не только подтвердил уже известные сценарии возникновения сингулярностей, но и нашёл новые их типы. Более того, нейросеть смогла проследить закономерности развития этих «сбоев» с точностью, сопоставимой с классическими методами вычислений.

Главный вывод исследования — ИИ может стать ключевым инструментом в решении фундаментальных проблем физики и математики. Это важно для уравнений Навье–Стокса — одних из самых известных и сложных уравнений гидродинамики, разгадка которых входит в список «задач тысячелетия» с премией в миллион долларов. DeepMind фактически показал, что нейросети способны продвигаться в тех областях, где люди застряли на десятилетия.


Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Подробнее

Автор: cognitronn

Источник

Rambler's Top100