На Южном Урале искусственный интеллект обучили моделировать потоки жидкости
13 Ноября 2020
Фото: сайт ЮУрГУ
Это может произвести переворот в нефтегазовой отрасли, фармацевтике и генной инженерии.
Международная команда ученых привлекла искусственный интеллект для моделирования потоков жидкости. Точный прогноз их «поведения» поможет решать многие проблемы, связанные с протеканием жидкостей в трубах и емкостях со сложной геометрией. По мнению экспертов, результаты исследования могут принести большую пользу в нефтегазовой отрасли, фармацевтике, пищевой индустрии и даже в генной биоинженерии.
По словам авторов ноу-хау, один из самых сложных процессов гидродинамики — моделирование многофазных потоков жидкости. Он необходим для определения, например, скорости их распределения в разные временные интервалы. Сложная геометрия моделирования, необходимость в большом объеме памяти вычислительных машин, высокая стоимость расчетов сдерживают это сложнейшее моделирование. Поэтому ученые и сделали ставку на искусственный интеллект.
Умная машина будет математически предсказывать химические и физические процессы, происходящие при слиянии разнородных жидкостных потоков. Например, для определения структуры потока внутри полости. Команда ученых из Ирана, Вьетнама и Ирландии, в состав которой вошел старший научный сотрудник лаборатории компьютерного моделирования лекарственных средств ЮУрГУ Саид Ширазиан, впервые разработала трехмерную гибридную модель, объединив разные инструменты моделирования. Для создания механистической модели процесса они применили так называемый дискретный метод решеточных уравнений Больцмана. 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 Саид Ширазиан. — Компьютерные модели были протестированы для прогнозирования свойств потока жидкости в искусственных полостях в разные временные отрезки».
По прогнозам, такое моделирование может принести огромную пользу в самых разных сферах, в том числе в изготовлении лекарств. Ученые рассмотрели новый тип искусственного интеллекта, названный методом адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS). Оказалось, что он лучше предсказывает скорость потока, чем традиционные аналоги. Этот совершенно новый механизм модельно-ориентированного проектирования позволит ученым и инженерам моделировать разные варианты многосоставных потоков жидкости, прогнозировать конечный результат.
Ученые планируют расширять применение созданного ими вычислительного инструмента во многих областях химии и биологии. Однако во многом непредсказуемые химические реакции усложняют задачу проектирования, особенно в биоинженерии. Чтобы «управлять генами», потребуется модель с более высокой точностью и большими размерами.
По словам авторов ноу-хау, один из самых сложных процессов гидродинамики — моделирование многофазных потоков жидкости. Он необходим для определения, например, скорости их распределения в разные временные интервалы. Сложная геометрия моделирования, необходимость в большом объеме памяти вычислительных машин, высокая стоимость расчетов сдерживают это сложнейшее моделирование. Поэтому ученые и сделали ставку на искусственный интеллект.
Умная машина будет математически предсказывать химические и физические процессы, происходящие при слиянии разнородных жидкостных потоков. Например, для определения структуры потока внутри полости. Команда ученых из Ирана, Вьетнама и Ирландии, в состав которой вошел старший научный сотрудник лаборатории компьютерного моделирования лекарственных средств ЮУрГУ Саид Ширазиан, впервые разработала трехмерную гибридную модель, объединив разные инструменты моделирования. Для создания механистической модели процесса они применили так называемый дискретный метод решеточных уравнений Больцмана. 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 Саид Ширазиан. — Компьютерные модели были протестированы для прогнозирования свойств потока жидкости в искусственных полостях в разные временные отрезки».
По прогнозам, такое моделирование может принести огромную пользу в самых разных сферах, в том числе в изготовлении лекарств. Ученые рассмотрели новый тип искусственного интеллекта, названный методом адаптивной нейро-нечеткой системы вывода (ANFIS). Оказалось, что он лучше предсказывает скорость потока, чем традиционные аналоги. Этот совершенно новый механизм модельно-ориентированного проектирования позволит ученым и инженерам моделировать разные варианты многосоставных потоков жидкости, прогнозировать конечный результат.
Ученые планируют расширять применение созданного ими вычислительного инструмента во многих областях химии и биологии. Однако во многом непредсказуемые химические реакции усложняют задачу проектирования, особенно в биоинженерии. Чтобы «управлять генами», потребуется модель с более высокой точностью и большими размерами.
Поделиться
