Прорыв в моделировании сложных систем
Современные технологии анализа данных получили мощный импульс благодаря исследованиям команды учёных. «Построение координатных сеток — фундаментальный этап для любого моделирования, — подчеркивает Бари Хайруллин, аспирант Сколтеха. — Наш подход с использованием искусственного интеллекта позволяет преобразовывать сложные пространства в удобные для вычислений структуры. Это открывает перспективы в физике жидкостей, медицине, прогнозировании финансовых рынков и других областях».
Умные сети против традиционных методов
Новый метод радикально отличается от классических решений, таких как уравнения Уинслоу. Вместо ресурсоемких вычислений систем дифференциальных уравнений нейросеть выступает интеллектуальным преобразователем между математическими областями. Это даёт возможность мгновенно адаптировать сетки под меняющиеся условия и сохранять точность расчётов даже в динамичных средах.
Двойной подход к оптимизации
Исследователи протестировали два подхода — с интеграцией физических законов и без них. В последнем варианте удалось обеспечить гарантированную стабильность преобразований: исключить искажения и сохранить однозначность отображения. Результаты показали, что даже без привлечения дополнительных функционалов система демонстрирует выдающуюся эффективность.
Архитектура будущего
Особенность разработки — остаточные связи между нейросетевыми слоями, позволяющие поэтапно трансформировать данные. Технология MGNet была усовершенствована: локальная настройка сетки стала гибче, а контроль качества — тоньше. Как поясняет Сергей Рыкованов, руководитель лаборатории Сколтеха: «Наша архитектура закладывает фундамент для нового поколения вычислительных инструментов — следующий шаг, трёхмерное моделирование, уже в разработке».
Доказанная эффективность
Тестирование на сложных многосвязных областях подтвердило точность метода. Часть расчётов выполнена на суперкомпьютере «Жорес», что позволило обработать объёмные данные. Уникальное сочетание скорости и адаптивности делает технологию перспективной как для научных исследований, так и для решения прикладных задач в реальном времени.
