Моделирование динамики лагранжевых частиц в турбулентных потоках с использованием метода Мори-Цванцига на основе данных

Исследовательская группа из Лос-Аламосской национальной лаборатории разработала первую в своем роде систему машинного обучения, которая моделирует хаотические движения частиц в турбулентном потоке. Команда разработала и применила первую основанную на данных авторегрессионную модель машинного обучения для описания динамики турбулентности в больших масштабах. Исследование демонстрирует, что машинное обучение может преодолеть давние препятствия в моделировании хаотических движений частиц. Разработанная модель обучается на основе динамической системы турбулентных лагранжевых траекторий, учитывающей всю динамику системы, что позволяет делать точные краткосрочные прогнозы и статистически обоснованные прогнозы на более длительные периоды. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

Искусственный интеллект дополнил уравнение для взвешивания скоплений галактик

Астрофизики из Института перспективных исследований, Института Флэтайрона и их коллеги использовали искусственный интеллект, чтобы найти лучший способ оценки массы колоссальных скоплений галактик. ИИ обнаружил, что, просто добавив простой член в существующее уравнение, ученые могут получить гораздо более точные оценки массы, чем раньше. Улучшенные оценки позволят ученым более точно рассчитать фундаментальные свойства Вселенной, сообщают астрофизики в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Искусственный интеллект сводит задачу квантовой физики из 100 000 уравнений всего к четырем уравнениям

Используя искусственный интеллект, физики без ущерба для точности сжали сложную квантовую задачу, которая до сих пор требовала 100 000 уравнений, в задачу, состоящую всего из четырех уравнений. Работа, опубликованная 23 сентября в журнале Physical Review Letters, может революционизировать. Более того, если можно масштабировать для решения других задач, то подход потенциально может помочь в разработке материалов с востребованными свойствами, такими как сверхпроводимость или полезность для производства чистой энергии.

Искусственный интеллект можно реализовать с помощью крошечных наномагнитов

Исследователи показали, что искусственный интеллект можно реализовать с помощью крошечных наномагнитов, которые взаимодействуют подобно нейронам в мозгу. Новый метод, разработанный группой исследователей из Имперского колледжа Лондона, может сократить затраты на электроэнергию искусственного интеллекта (ИИ), которые в настоящее время удваиваются во всем мире каждые 3,5 месяца.