Турбулентность сдаётся? ИИ ищет взрывы в уравнениях, которые не могли решить десятилетия

Идея использовать искусственный интеллект для решения старых задач физики звучит как научная фантастика, но именно так сейчас развиваются исследования в гидродинамике. Уже больше века учёные пытаются описать хаотическое движение жидкостей и газов — от завихрений воздуха вокруг крыла самолёта до турбулентности.

Лаборатория Google DeepMind предложила новый путь: встроить сами уравнения физики внутрь ИИ-моделей и позволить алгоритмам искать решения с точностью, ранее недостижимой для численных методов.

Как ИИ помогает разбираться с турбулентностью

Турбулентные потоки — одна из самых сложных тем в физике. Уравнения, которыми их описывают, часто приводят к сингулярностям: математическим "взрывам", когда величины вроде давления или скорости становятся бесконечными. На практике это означает, что модель перестаёт что-либо адекватно предсказывать, а инженерам приходится делать упрощающие допущения — например, считать вязкость постоянной и игнорировать резкие изменения параметров.

Команда Демиса Хассабиса в Google DeepMind создала специальные ИИ-модели, в которые структура гидродинамических уравнений вшита напрямую. Вместо того чтобы заменять физику "чёрным ящиком", алгоритмы опираются на реальные уравнения и оптимизируют решения шаг за шагом. Это позволило обнаружить новые семейства нестабильных сингулярностей сразу в трёх разных уравнениях гидродинамики и довести точность до уровня, подходящего для строгой математической проверки.

Сравнение: классические методы против ИИ-подхода

Как это объясняет студентка-инженер

Нора Вулли подчёркивает практическое значение этих открытий.

Она обращает внимание, что многие инженерные и численные программы закладывают в расчёты идеализированные предпосылки, словно уравнения работают одинаково хорошо для любых значений параметров:

С появлением новых данных о нестабильных сингулярностях становится понятнее, где именно классические уравнения начинают "обманывать" инженеров и в каких диапазонах на их предсказания уже нельзя полагаться.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: считать уравнения гидродинамики абсолютно точными в любых режимах.
Последствие: неверные прогнозы поведения потока, риск аварийных режимов в реальных установках.
Альтернатива: учитывать наличие нестабильных сингулярностей и проверять расчёты в "подозрительных" диапазонах.
• Ошибка: воспринимать ИИ как замену физики.
Последствие: "чёрный ящик" выдаёт красивые числа, но их физический смысл неочевиден.
Альтернатива: использовать ИИ как инструмент поиска и проверки решений внутри физических уравнений.
• Ошибка: игнорировать новые результаты, полагаясь на устоявшиеся учебники.
Последствие: устаревшие модели сопротивления, турбулентности и потерь энергии в сложных системах.
Альтернатива: обновлять инженерные методики с учётом современных исследований вроде работы Google DeepMind.

А что если…

А что если подобных нестабильных сингулярностей в фундаментальных уравнениях физики гораздо больше, и ИИ станет основным инструментом их поиска?

Тогда математическая физика частично превратится в сотрудничество человека и алгоритмов: ИИ будет выдвигать кандидатов на решения, а учёные — проверять их строго доказательно.

А что если через несколько лет такие модели встроят прямо в инженерные пакеты для расчёта аэродинамики самолётов, турбин и трубопроводов?

Тогда проектирование крыльев, корпусов судов и даже протезов кровеносных сосудов сможет опираться на более тонкое понимание турбулентности и переходных режимов, а не на грубые приближения.

Плюсы и минусы использования ИИ в гидродинамике

FAQ

Зачем вообще искать нестабильные сингулярности?
Они показывают, где привычные уравнения перестают работать, и помогают понять границы применимости моделей в реальной технике.
Это поможет сделать полёты самолётов безопаснее и комфортнее?
Напрямую — не завтра, но понимание турбулентности и сопротивления воздуха может улучшить аэродинамику и расход топлива, а также помочь сгладить наиболее жёсткие режимы полёта.
Может ли ИИ сам "вывести" новые законы физики?
Пока он скорее помогает находить решения уже известных уравнений и предлагать гипотезы. Формулировать и доказывать новые законы по-прежнему задача людей-физиков и математиков.

Мифы и правда

• Миф: ИИ полностью заменит математиков и физиков.
Правда: ИИ упрощает поиск сложных решений, но осмысление и доказательства остаются за людьми.
• Миф: если расчёт делает ИИ, он всегда точнее.
Правда: модель может наследовать ошибки данных и упрощений, поэтому нужна независимая проверка.
• Миф: турбулентность — чистый хаос, который невозможно описать.
Правда: она крайне сложна, но новые методы позволяют лучше понимать её структуру и границы применимости уравнений.

Три интересных факта

1. Проблема описания турбулентности — одна из великих нерешённых задач, связанных с уравнениями Навье-Стокса.

2. Нестабильные сингулярности могут существовать очень короткое время, но сильно влиять на итоговое поведение потока.

3. Встраивание физических уравнений внутрь нейросетей — один из главных трендов развития так называемого "физически информированного ИИ".

Исторический контекст

Более ста лет физики и математики пытаются строго описать движение жидкостей и газов, а многие инженерные решения до сих пор основаны на эмпирических формулах и экспериментальных графиках.

С появлением мощных вычислительных кластеров возникла CFD — численное моделирование потоков, но даже оно сталкивается с ограничениями при экстремальных режимах. Появление лабораторий вроде Google DeepMind и интерес таких руководителей, как Демис Хассабис, к фундаментальной физике делает ИИ не только коммерческим инструментом, но и полноценным участником научного поиска.

Новые результаты по нестабильным сингулярностям — один из первых примеров того, как искусственный интеллект помогает сдвинуть с места задачи, которые казались неподъёмными десятилетиями.