Искусственный опыт

Математическое моделирование кажется делом строгим и предсказуемым, но в действительности в нем полно случайностей. Когда инженеры строят модели сложных физических процессов, им приходится учитывать тысячи переменных — от турбулентности воздушных потоков до микроскопических колебаний температуры.

Нейросети пока не способны заменить эти классические вычисления, но могут помочь с рутиной — например, распознавать закономерности и предсказывать результат еще до того, как завершены все итерации расчета. Такие «физически информированные» сети помогают быстрее решать дифференциальные уравнения и постепенно превращают моделирование в гибрид науки и машинного обучения.

Дмитрий Фомичёв, руководитель программ Департамента информационных технологий «Росатома» и директор по математическому моделированию ДИТ ГК, сравнивает ИИ с инициативным студентом: ему не хватит знаний самостоятельно сделать открытие, зато он способен проверить каждое вычисление. Нейросеть сверяет шаги, ищет ошибки и корректирует путь к верному решению — как будто наделена искусственным опытом, а не интеллектом.

Какие задачи в атомной энергетике может решить матмаделирование, правда ли, что сегодня настал кризис математического образования и в каких областях может пригодиться искусственный опыт — обсуждают Андрей Коняев и Дмитрий Фомичёв в новом выпуске «Нестандартной модели».

Другие выпуски «Нестандартной модели» ждите на YouTube и на канале N + 1 в VK Видео.

Реклама: Частное Учреждение «Центр Коммуникаций», ИНН 9705152344, Erid:2W5zFH34QAc