Studiuesit llogarisin turbulencën me inteligjencën artificiale

Për herë të parë, studiuesit në ETH Cyrih kanë automatizuar me sukses modelimin e turbulencës duke kombinuar mekanikën e lëngjeve me inteligjencën artificiale. Projekti i tyre mbështetet në shkrirjen e algoritmeve të të mësuarit të përforcimit me simulimet e rrjedhës së trazuar në super kompjuterin CSCS Piz Daint.

Modelimi dhe simulimi i rrjedhave të trazuara është thelbësore për modelimin e makinave dhe valvulave të zemrës, parashikimin e motit, dhe madje edhe rikthimin e lindjes së një galaktike. Matematikani, fizikanti dhe inxhinieri grek Arkimedi u mor me mekanikën e lëngjeve rreth 2000 vjet më parë, dhe deri më sot, kompleksiteti i rrjedhave të lëngjeve ende nuk është kuptuar plotësisht. Fizikanti Richard Feynman numëroi turbulencën midis problemeve më të rëndësishme të pazgjidhura në fizikën klasike dhe mbetet një temë aktive për inxhinierët, shkencëtarët dhe matematikanët. Inxhinierët duhet të marrin në konsideratë efektet e rrjedhave të trazuara kur ndërtojnë një aeroplan ose një valvul protetik të zemrës. Meteorologët duhet të japin llogari për ta kur parashikojnë motin, ashtu si astrofizikanët kur simulojnë galaktikat. Si pasojë, studiuesit nga këto komunitete kanë modeluar turbulencën dhe kanë kryer simulime të rrjedhës për më shumë se 60 vjet.

Rrjedhat e trazuara karakterizohen nga strukturat e rrjedhës që shtrihen në një gamë të gjerë të shkallës hapësinore dhe kohore. Ekzistojnë dy qasje kryesore për simulimin e këtyre strukturave komplekse të rrjedhës: Njëra është simulimi i drejtpërdrejtë numerik (DNS), dhe tjetri është simulimi i madh i vrullit (LES).

Simulimet e rrjedhës testojnë kufijtë e super kompjuterëve

DNS zgjidh ekuacionet Navier-Stokes, të cilat janë thelbësore për përshkrimin e flukseve, me një rezolucion prej miliarda dhe nganjëherë triliona pikë të rrjetit. DNS është mënyra më e saktë për të llogaritur sjelljen e rrjedhës, por fatkeqësisht nuk është praktike për shumicën e aplikacioneve në botën reale. Në mënyrë që të kapen detajet e këtyre flukseve të trazuara, ato kërkojnë shumë më tepër pika rrjeti sesa mund të trajtohen nga çdo kompjuter në një të ardhme të parashikueshme.

Si rezultat, studiuesit përdorin modele në simulimet e tyre në mënyrë që ata të mos duhet të llogarisin çdo detaj për të ruajtur saktësinë. Në qasjen LES, strukturat e mëdha të rrjedhës zgjidhen dhe të ashtuquajturat modele të mbylljes së turbulencës llogaritin shkallët më të imëta të rrjedhës dhe ndërveprimet e tyre me shkallët e mëdha. Sidoqoftë, zgjedhja e saktë e modelit të mbylljes është thelbësore për saktësinë e rezultateve.

Më tepër art sesa shkencë

“Modelimi i modeleve të mbylljes së turbulencës ka ndjekur kryesisht një proces empirik për 60 vitet e fundit dhe mbetet më shumë një art sesa një shkencë”, thotë Petros Koumoutsakos, profesor në Laboratorin për Shkencën e Llogaritjes dhe Inxhinierinë në ETH Cyrih. Koumoutsakos, Ph.D. studenti Guido Novati, dhe ish-studenti i masterit (tani kandidat për Ph.D. në Universitetin e Cyrihut) Hugues Lascombes de Larousillhe kanë propozuar një strategji të re për të automatizuar procesin: përdorni inteligjencën artificiale (AI) për të mësuar modelet më të mira të mbylljes së trazuar nga DNS dhe zbatojini ato në LES. Ata botuan rezultatet e tyre së fundmi në Nature Machine Intelligence.

Në mënyrë të veçantë, studiuesit zhvilluan algoritme të reja të të mësuarit të përforcimit (RL) dhe i kombinuan ato me depërtim fizik për të modeluar turbulencën. “Njëzet e pesë vjet më parë, ne ishim pionierë në ndërfaqjen e AI dhe flukseve të trazuara”, thotë Koumoutsakos. Por atëherë, kompjuterët nuk ishin aq të fuqishëm sa të provonin shumë nga idetë. “Kohët e fundit, ne gjithashtu kuptuam se rrjetet nervore të njohura nuk janë të përshtatshme për zgjidhjen e problemeve të tilla, sepse modeli ndikon në mënyrë aktive në rrjedhën që synon të plotësojë”, thotë profesori i ETH. Kështu që studiuesve iu desh të përdorin një qasje të ndryshme të të mësuarit në të cilën algoritmi mëson të reagojë ndaj modeleve në fushën e rrjedhës së trazuar.

Modelimi i automatizuar

Ideja prapa algoritmit roman RL të Novatit dhe Koumoutsako është që të përdoren pikat e rrjetit që zgjidhin fushën e rrjedhës si agjentë të UA. Agjentët mësojnë modele të mbylljes së turbulencës duke vëzhguar mijëra simulime të rrjedhës. “Për të kryer simulime të tilla në shkallë të gjerë, ishte e domosdoshme të kesh qasje në super kompjuterin CSCS” Piz Daint ‘”, thekson Koumoutsakos. Pas trajnimit, agjentët janë të lirë të veprojnë në simulimin e rrjedhave në të cilat ata nuk janë trajnuar para.

Sistemi mbështet modelin e turbulencës duke ‘luajtur’ me rrjedhën. “Makineria ‘fiton’ kur arrin të përputhë LES me rezultatet e DNS, ashtu si makineritë që mësojnë të luajnë një lojë shahu ose SHKO” thotë Koumoutsakos. “Gjatë LES, AI kryen veprimet e shkallëve të pazgjidhura duke vëzhguar vetëm dinamikën e shkallëve të mëdha të zgjidhura”. Sipas studiuesve, metoda e re jo vetëm që tejkalon mënyrat e vendosura mirë të modelimit, por gjithashtu mund të përgjithësohet në të gjithë madhësitë e rrjetit dhe kushtet e rrjedhës.