Ученые добились важных результатов в работе с искусственным интеллектом – обучили его моделировать потоки жидкости. Это поможет решать задачи, связанные с обтеканием тел и протеканием жидкостей в областях со сложной геометрией. К тому же открытие ученых может произвести переворот в фармацевтике, нефтегазовой отрасли и генной инженерии, пишет «МР-инфо».
Исследованием занималась международная группа ученых, и в том числе сотрудник лаборатории компьютерного моделирования лекарственных средств ЮУрГУ Саид Ширазиан. Моделирование многофазных потоков жидкости эксперты считают одним из самых сложных процессов в гидродинамике.
Геометрия такого моделирования очень сложная. Кроме того, требуется большой объем памяти вычислительных машин, да и стоимость необходимых расчетов весьма высока. Есть и другие сдерживающие факторы. То есть механистические подходы к моделированию были ограничены.
Потому ученые и сделали ставку на искусственный интеллект. Компьютер будет математически предсказывать ученым химические и физические процессы, которые происходят при слиянии разнородных потоков жидкости.
Исследователи создали трехмерную гибридную модель, объединив разные инструменты моделирования. В частности, они применили так называемый дискретный метод решеточных уравнений Больцмана, когда в каждой ячейке математической «решетки» поток жидкости рассматривается как совокупность таких потоков.
«Результаты исследования были получены в виде пакета моделирования, который можно применить для направления этих процессов в нужное русло, говорит. — Компьютерные модели были протестированы для прогнозирования свойств потока жидкости в искусственных полостях в разные временные отрезки», — рассказал Саид Ширазиан.
Как полагают ученые, их ноу-хау можно будет применять в самых разных отраслях, в том числе и фармацевтике. Специалисты уверены, что новый тип искусственного интеллекта способен лучше предсказывать скорость потока, чем обычные методы. Важно и то, что новый механизм проектирования позволит ученым и инженерам создавать разные варианты моделей многосоставных потоков жидкости и прогнозировать конечный результат.
Новый вычислительный инструмент можно будет применять также в химии и биоинженерии. Правда, из-за непредсказуемых химических реакций пока это слишком сложная задача для проектирования. Чтобы генами можно было управлять, сначала ученым придется создать модель с более высокой точностью и большими размерами.