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.
