当听到湍流这个词时，脑海中浮现的第一个联想往往是飞机旅行期间经历的不舒服的推挤。然而，湍流是指流体、气体和液体在多种情况下表现出的不规则和混乱的行为。想想我们城市中、海洋和河流中的漩涡空气，或者发动机内以及汽车、轮船和飞机等交通工具周围的漩涡空气。
事实上，湍流是这些交通方式中能量耗散的一个重要因素，占人类每年产生的CO 2排放量的 15%。
现在，由瓦伦西亚理工大学、爱丁堡大学和墨尔本大学的科学家组成的国际团队，由皇家理工学院流体研究所的 Ricardo Vinuesa 领导，开发了一种新技术，使我们能够研究湍流与过去 100 年使用的方式完全不同。他们的工作已发表在《自然通讯》上。
流体力学的主要困难在于“尽管流体力学方程已有大约 180 年的历史，但问题仍然存在。对于实际情况，即使对于世界上最大的计算机，这些方程也无法用代数或数值方法求解。对于典型的喷气式客机，我们仅配置模拟就需要相当于一个月互联网的内存。”UPV 航空航天工程教授兼 IUMPA 研究员 Sergio Hoyas 说道。
“我们需要了解湍流，以改进日常生活中使用的简化模型。现在有一种新工具：人工智能。”维努埃萨说。
首次
尽管已有几部作品将人工智能应用于流体力学，但这项研究的最大新颖之处在于，它第一次允许不模拟或预测而是理解湍流。
研究人员从大约 1 TB 的数据库中训练了一个神经网络，可以预测湍流的运动。使用该网络，他们通过单独移除小结构来跟踪流的演变，随后使用 SHAP 算法评估这些结构的效果。
“最重要的是，这项分析的结果与过去 40 年获得的知识完全匹配，并对其进行了扩展。我们的方法成功地重现了这些知识，而神经网络却不知道任何物理知识，”KTH 博士后研究员、文章第一作者 Andrés Cremades 说道。
“利用墨尔本大学的数据进行的实验验证表明，我们的方法适用于现实流动，并为理解湍流开辟了一条新途径，”Vinuesa 说。
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