Искусственный General Int ...

Какова роль искусственного интеллекта (ИИ) или машинного обучения в CFD?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 4851


Ариджит Патра MechE alum, IIT KGP;   
@ | Обновлено Right Now


Мне вспоминается недавняя работа группы профессора Дорайсвами в UMich. Я считаю, что основной отправной точкой для пересечения CFD и ML будет оптимизация - от сетки до различных параметров. Кроме того, сопряженные методы использовались в различных смежных задачах (скажем, для оптимальных конфигураций решеток приливных / ветряных турбин), и это само по себе является примером использования ИИ для решения проблемы взаимодействия структуры жидкости в том смысле, что параметры итеративно оптимизируются для конвергенции (это упрощение, и заинтересованным читателям было бы неплохо прочитать больше). Некоторые коммерческие коды в последние годы включают модули для уточнения сеток и параметров с использованием ANN и других методов.

Одним из узких мест здесь является то, что, хотя многие экспериментальные механики жидкости требуют большого объема данных, фактическую физику все еще трудно аппроксимировать с использованием статистических методов обучения, что делает МЛ все еще очень трудным заменить основной CFD, как способ глубокого обучения. заменил традиционный анализ изображений. Хотя сложные нелинейности могут быть в некоторой степени аппроксимированы существующими алгоритмами, они, вероятно, будут эффективны в ограниченном числе случаев, так как анализ потока жидкости не является простой проблемой распознавания образов или, по крайней мере, намного более сложной, чем рассматриваемые В настоящее время. Пока мы не продвинем ML до уровней, где наши алгоритмы являются действительно универсальными аппроксиматорами - что-то, что, вероятно, произойдет достаточно скоро, оно будет продолжать играть вспомогательную роль для CFD и, вероятно, не намного.

Проверьте это, если можете:

Глубокое обучение гидродинамике | Журнал механики жидкости | Cambridge Core

Примечание: насущный вопрос - это вопрос «почему», а не вопрос «что». Для многих областей стандартные методы оптимизации являются адекватными для существующих приложений, и использование чего-то, что считается в общепринятом понимании ОД, может быть на самом деле контрпродуктивным, или избыточным, или и тем, и другим.

| |



Онлайн-курс
«Машинное обучение для людей»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.