Традиционные методы моделирования динамики жидкостей, такие как методы частиц, требуют значительных вычислительных мощностей и времени. Точное прогнозирование поведения жидкостей является критически важной, но сложной задачей. Существующие модели искусственного интеллекта могут давать хорошие результаты для конкретных задач, однако часто испытывают трудности с обобщением при применении к различным условиям.
Исследователи из Высшей школы инженерии Осакского столичного университета разработали новую суррогатную модель для симуляции жидкостей на основе машинного обучения. В основе решения лежит технология глубокого обучения, в частности, графовые нейронные сети (GNN). Цель разработки — обеспечить стабильно высокую скорость и точность моделирования в разнообразных условиях.
Ведущим автором исследования выступил доцент Такэфуми Хигаки из Высшей школы инженерии Осакского столичного университета. Его работа направлена на преодоление ограничений существующих методов симуляции.
В ходе исследования была разработана новая суррогатная модель с использованием графовых нейронных сетей. Ученые сравнили различные условия обучения, чтобы выявить факторы, необходимые для высокоточных вычислений. Адаптивность модели систематически оценивалась применительно к различным скоростям симуляции (размерам временного шага) и разнообразным типам движений и поведений жидкости.
Ключевым результатом стало подтверждение того, что новая модель сохраняет тот же уровень точности, что и традиционные симуляции на основе частиц. При этом вычислительное время значительно сокращается: с примерно 45 минут до всего трех минут.
Модель продемонстрировала высокие возможности обобщения, эффективно работая с различными типами поведения жидкости и сценариями. Таким образом, предложенное решение успешно балансирует между точностью вычислений и их эффективностью.
Эта разработка знаменует собой шаг вперед в области высокопроизводительного моделирования жидкостей. Она предлагает масштабируемое и обобщаемое решение для сложных гидродинамических задач.
Внедрение модели способно ускорить процесс проектирования судов и морских энергетических систем. Также появляется возможность анализа поведения жидкости в реальном времени, что критически важно для повышения эффективности систем океанической энергетики.
Потенциальные области применения включают морскую энергетику (включая волновую и приливную), проектирование судов, морских сооружений и конструкций, а также мониторинг океана в реальном времени и максимизацию эффективности энергетических систем океана.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Applied Ocean Research.
Разработки в области искусственного интеллекта приводят к значительным изменениям во многих сферах. Исследования гидродинамики выигрывают от использования суррогатных моделей на базе ИИ, которые упрощают и ускоряют симуляции. Методы частиц, распространенный подход к моделированию потоков жидкости, известны своей вычислительной затратностью. Глубокое обучение и, в частности, графовые нейронные сети (GNN), использованные в данной работе, представляют собой мощные инструменты для создания эффективных суррогатных моделей.
Исследователи из Высшей школы инженерии Осакского столичного университета разработали новую суррогатную модель для симуляции жидкостей на основе машинного обучения. В основе решения лежит технология глубокого обучения, в частности, графовые нейронные сети (GNN). Цель разработки — обеспечить стабильно высокую скорость и точность моделирования в разнообразных условиях.
Ведущим автором исследования выступил доцент Такэфуми Хигаки из Высшей школы инженерии Осакского столичного университета. Его работа направлена на преодоление ограничений существующих методов симуляции.
В ходе исследования была разработана новая суррогатная модель с использованием графовых нейронных сетей. Ученые сравнили различные условия обучения, чтобы выявить факторы, необходимые для высокоточных вычислений. Адаптивность модели систематически оценивалась применительно к различным скоростям симуляции (размерам временного шага) и разнообразным типам движений и поведений жидкости.
Ключевым результатом стало подтверждение того, что новая модель сохраняет тот же уровень точности, что и традиционные симуляции на основе частиц. При этом вычислительное время значительно сокращается: с примерно 45 минут до всего трех минут.
Модель продемонстрировала высокие возможности обобщения, эффективно работая с различными типами поведения жидкости и сценариями. Таким образом, предложенное решение успешно балансирует между точностью вычислений и их эффективностью.
Эта разработка знаменует собой шаг вперед в области высокопроизводительного моделирования жидкостей. Она предлагает масштабируемое и обобщаемое решение для сложных гидродинамических задач.
Внедрение модели способно ускорить процесс проектирования судов и морских энергетических систем. Также появляется возможность анализа поведения жидкости в реальном времени, что критически важно для повышения эффективности систем океанической энергетики.
Потенциальные области применения включают морскую энергетику (включая волновую и приливную), проектирование судов, морских сооружений и конструкций, а также мониторинг океана в реальном времени и максимизацию эффективности энергетических систем океана.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Applied Ocean Research.
Разработки в области искусственного интеллекта приводят к значительным изменениям во многих сферах. Исследования гидродинамики выигрывают от использования суррогатных моделей на базе ИИ, которые упрощают и ускоряют симуляции. Методы частиц, распространенный подход к моделированию потоков жидкости, известны своей вычислительной затратностью. Глубокое обучение и, в частности, графовые нейронные сети (GNN), использованные в данной работе, представляют собой мощные инструменты для создания эффективных суррогатных моделей.