ИИ раскрыл тайны физики: прорыв DeepMind в гидродинамике
Google DeepMind представил исследование, которое может совершить прорыв в понимании фундаментальных задач физики и математики. Учёные использовали искусственный интеллект для анализа уравнений, описывающих движение жидкостей, и выявили закономерности, ускользавшие от математиков на протяжении десятилетий.
Исследование посвящено так называемым сингулярностям – моментам, когда традиционные уравнения перестают работать и выдают нелогичные результаты, такие как бесконечное давление или скорость. Эти аномалии долгое время оставались одной из главных загадок гидродинамики и предметом научных дискуссий.
Особое внимание было уделено уравнениям Буссинеска, описывающим движение жидкостей с различной плотностью (например, тёплой и холодной воды), и IPM-уравнениям, моделирующим поведение жидкостей в пористых средах (например, нефтяных пластах). Эти модели имеют важное значение для понимания океанических течений, климата и энергетической отрасли, но до сих пор оставались недостаточно изученными.
Для анализа DeepMind использовала технологию PINNs (Physics-Informed Neural Networks) – нейросетевую технологию, учитывающую законы физики в процессе обучения, что обеспечивает более точные и физически обоснованные результаты.
Результаты оказались впечатляющими: ИИ не только подтвердил существующие сценарии возникновения сингулярностей, но и обнаружил новые их типы. Нейросеть смогла выявить закономерности развития этих аномалий с точностью, сравнимой с традиционными методами вычислений.
Главный вывод исследования заключается в том, что ИИ способен стать ключевым инструментом в решении фундаментальных проблем физики и математики, включая уравнения Навье–Стокса – одни из самых известных и сложных уравнений гидродинамики. Успех DeepMind демонстрирует способность нейросетей продвигаться в тех областях, где человек достиг определённого застоя.
