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एआई भौतिकी की सबसे बड़ी अनसुलझी समस्याओं में से एक को हल करने में मदद करता है

ETH ज्यूरिख के शोधकर्ताओं ने पहली बार तरल यांत्रिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संयोजन से तरल पदार्थ में अशांति के मॉडलिंग को स्वचालित करने में सफलता प्राप्त की है। उनका दृष्टिकोण के संयोजन पर आधारित है अशांत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अशांत के साथ प्रवाह सिमुलेशनस्विस नेशनल सुपरकंप्यूटिंग सेंटर के पिज़ डेंट सुपरकंप्यूटर पर किए गए।

हाल ही में जर्नल में प्रकाशित शोध के विवरण के अनुसार प्रकृति मशीन इंटेलिजेंस प्रकाशित किया गया था, शोधकर्ताओं ने नए सुदृढीकरण मशीन लर्निंग (आरएल) एल्गोरिदम विकसित किए और उन्हें मॉडलिंग के लिए एक भौतिक दृष्टिकोण के साथ जोड़ा अशांति.

छवि स्रोत: पिक्साबे

"25 साल पहले, हमने AI और अशांत प्रवाह के संयोजन का बीड़ा उठाया," पेट्रो कॉउमटसकोस, ETH ज्यूरिख में कम्प्यूटेशनल साइंस एंड इंजीनियरिंग के लिए प्रयोगशाला में प्रोफेसर, रिपोर्ट में। एक सदी पहले के एक चौथाई कंप्यूटर इन विचारों का परीक्षण करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं थे। "हमने हाल ही में महसूस किया कि पारंपरिक तंत्रिका नेटवर्क इस तरह की समस्याओं को हल करने के लिए उपयुक्त नहीं हैं, क्योंकि उनमें मॉडल सक्रिय रूप से डेटा धाराओं को प्रभावित करता है जो इसे पूरक करने के लिए माना जाता है," शोधकर्ता कहते हैं। वैज्ञानिकों को एक अलग दृष्टिकोण अपनाना पड़ा मशीन लर्निंग एल्गोरिथ्म में पैटर्न का उपयोग करना सीखता है अशांत प्रवाह प्रतिकार करना।


कारों के निर्माण से लेकर मौसम की भविष्यवाणी से लेकर आकाशगंगाओं की जन्म प्रक्रियाओं को समझाने तक, विज्ञान और प्रौद्योगिकी के कई क्षेत्रों में मॉडलिंग और अनुकरणीय अशांत प्रवाह महत्वपूर्ण है। भौतिक विज्ञानी रिचर्ड फेनमैन की घटना गिना द्रव की अशांति शास्त्रीय भौतिकी में सबसे महत्वपूर्ण अनसुलझी समस्याओं पर। यह अभी भी इंजीनियरों, वैज्ञानिकों और गणितज्ञों के लिए अध्ययन का एक गहन क्षेत्र है, जो छह साल के लिए द्रव अशांति के कंप्यूटर मॉडल बना रहे हैं प्रवाह सिमुलेशन अंजाम देना।