Digital Tهينك Tank (DTT)

يساعد الذكاء الاصطناعي في حل واحدة من أكبر مشاكل الفيزياء التي لم يتم حلها

نجح باحثون في ETH Zurich لأول مرة في أتمتة نمذجة الاضطراب في السوائل من خلال الجمع بين ميكانيكا الموائع والذكاء الاصطناعي. نهجهم يعتمد على الجمع بين تعزيز خوارزميات التعلم الآلي مع الاضطراب محاكاة التدفقتم إجراؤها على الكمبيوتر العملاق Piz Daint التابع للمركز الوطني السويسري للحوسبة الفائقة.

بحسب وصف البحث الذي نشر مؤخرا في المجلة المخابرات آلة الطبيعة نشر الباحثون ، طوروا خوارزميات جديدة للتعلم الآلي المعزز (RL) ودمجها مع نهج مادي للنمذجة اضطراب.

مصدر الصورة: Pixabay

يقول بيتروس كوموتساكوس ، الأستاذ في مختبر العلوم والهندسة الحاسوبية في ETH زيورخ ، في المنشور: "منذ 25 عامًا ، ابتكرنا مزيجًا من الذكاء الاصطناعي والتدفقات المضطربة". قبل ربع قرن لم تكن أجهزة الكمبيوتر قوية بما يكفي لاختبار هذه الأفكار. يقول الباحث: "لقد أدركنا مؤخرًا أن الشبكات العصبية التقليدية ليست مناسبة لحل مثل هذه المشكلات لأن النموذج الموجود فيها يؤثر بنشاط على تدفقات البيانات التي من المفترض أن تكملها". كان على العلماء اتباع نهج مختلف تجاه التعلم الالي تتعلم الخوارزمية استخدام الأنماط في مجال تدفقات مضطربة للرد.


تعد نمذجة ومحاكاة التدفقات المضطربة أمرًا حيويًا في العديد من مجالات العلوم والتكنولوجيا ، من تصميم السيارة إلى زرع صمام القلب ، ومن التنبؤ بالطقس إلى شرح عمليات ولادة المجرات. أحصى الفيزيائي ريتشارد فاينمان ظاهرة اضطراب السوائل حول أهم المشكلات التي لم تحل في الفيزياء الكلاسيكية. لا يزال مجالًا مكثفًا للدراسة للمهندسين والعلماء وعلماء الرياضيات الذين قاموا بإنشاء نماذج كمبيوتر لاضطراب السوائل لأكثر من ستين عامًا محاكاة التدفق أداء.