Süni intellekt agentləri nisbətən sadə kompüter simulyasiyalarından istifadə edərək təlim keçdikdən sonra təyyarənin qanad modelinin sürtünməsini azaltmaq üçün bir yol hazırladılar. İş süni intellektin daha səmərəli və dayanıqlı nəqliyyat vasitələrinin inkişafını sürətləndirməyə necə kömək edə biləcəyini nümayiş etdirir. Biz və maşınlarımızın hərəkəti külək turbininin qanadları üzərində sürüklənən havadan damarlarımızdan axan qana qədər mayelərdən təsirlənir.
Ancaq bir mayenin xüsusi şəraitdə nə edəcəyini hesablamaq, hətta superkompüterlərdə də çox çətindir. Riyaziyyatçılar deyirlər ki, Google-un süni intellekt alətləri onların tədqiqatlarını gücləndirir. O və həmkarları süni intellektin qısa yol təklif edə biləcəyini aşkar ediblər, çünki o, çətin yerinə yetirilən hesablamalar üçün süni intellekt təlim müddətini əvəz edərək, nisbətən sadə kompüter simulyasiyalarına əsaslanan mürəkkəb situasiyalarda maye axınına nəzarət etmək yollarını hazırlaya bilir. Onlar HydroGym platformasını yaratdılar, burada bir çox AI agentləri virtual mayelərə qarşı yaşadıqları sürüklənməni azaltmaq üçün mayenin virtual obyektlər üzərində necə axdığını - məsələn, maye yeridən aktuatorlar əlavə edərək və ya obyektin hərəkətini dəyişdirərək - düzəldə bildilər.
Virtual obyektlər və mayelərin davranışı bugünkü kompüterlərlə simulyasiya edilə bilər, lakin mürəkkəblik səviyyələrində müxtəlifdir. Süni intellekt agentləri gücləndirici öyrənmə kimi tanınan sınaq və səhv yanaşmasından istifadə edərək mayenin idarə edilməsi tapşırığını yerinə yetirdilər. Almaniyanın RWTH Aachen Universitetində komanda üzvü Christian Lagemann deyir ki, tədqiqatçıların əvvəllər bu miqyasda maye problemi üçün cəhd etmədiyi bir strategiya olan ən yaxşı ümumi performansa nail olmaq üçün onlar bir-birləri ilə də əlaqələndirə bilərdilər.
Komanda aşkar etdi ki, süni intellekt agentləri daha sadə, dərslik nümunələri üzərində təcrübədən əldə etdikləri dərsləri kompüter simulyasiyasında tətbiq edərək virtual obyektlərin daha mürəkkəb ssenarilərdə necə davranacağını - hətta həmin mürəkkəb ssenarilərin kompüter simulyasiyasına giriş olmadan belə işləyə bilər. Məsələn, düz bir kanalda turbulent mayenin axınına necə nəzarət etməyi öyrəndikdən sonra agentlər əyri, üçölçülü təyyarə qanad modelini əhatə edən mayenin idarə edilməsi vəzifəsini uğurla öz üzərinə götürdülər və nəticədə qanad və maye arasında enerji sərf edən sürtünməni 38 faiz azaltmağı bacardılar. Bu, mayelərin necə davranması ilə bağlı həqiqətən ümumi bir şey seçir, təkcə öyrədildiyi bir quruluşa uyğun gəlmir," komandanın bir hissəsi olan Michigan Universitetində Ricardo Vinuesa deyir.
Ardıcıl dünya və qaydalara malik video oyunların kadrlarını hazırlamaq üçün süni intellektdən istifadə oyun dizaynerləri üçün faydalı ola bilər. Prinsiplərin sadədən daha mürəkkəb işə köçürülməsi onu göstərir ki, süni intellekt agentləri bizə daha böyük və mürəkkəb maye axını ssenarilərinin öhdəsindən gəlməyə kömək edə bilər. Hal-hazırda simulyasiya etmək çox çətin olan maye axını ssenarilərini araşdırmaq sonda mümkün ola bilər. Tədqiqatçılar həmçinin ümid edirlər ki, HydroGym AI üçün hesablama infrastrukturu təmin edəcək və AlphaFold-un zülalların öyrənilməsində necə istifadə edildiyi kimi mayelərlə məşğul olan elm və mühəndisliyin bütün sahələrində yaxşı sınaqdan keçmiş bir alət olacaq, Vinuesa deyir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
