
pxhere.com
Исследователи из Калифорнийского технологического института создали метод, на основе искусственного интеллекта (ИИ), для решения самых сложных дифференциальных уравнений, неизвестные в которых являются функциями нескольких независимых переменных: так называемые уравнения в частных производных.
По оценкам специалистов, новый метод машинного обучения намного точнее, чем методы, разработанные до сих пор, но при этом он «универсален». Благодаря этому машина может решать целый ряд таких уравнений без необходимости переобучения.
Инновация имеет большое практическое значение, даже за пределами математики, поскольку многие из этих уравнений описывают изменения в различных телах и жидкостях, движение планет и тектонических плит, турбулентность и другие физические явления. Речь идет о тех же формулах, которые используются для моделирования космических орбит, прогнозирования сейсмической активности и проектирования безопасных самолетов.
Исследователи проверили новый метод при моделировании воздушной турбулентности из заданных начальных условий и обнаружили, что результаты практически неотличимы от реальных наблюдений, что подтверждает эффективность предлагаемого решения.
Кроме того, благодаря искусственному интеллекту, очень сложные и требовательные вычисления можно делать в 1000 раз быстрее, чем вычисления, использующие традиционные математические формулы. По оценкам экспертов, такая мощность открывает путь для решения многих научных проблем.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
//Партнер Гнездо.ру
Картина дня

В Москве задержаны участники несанкционированных протестов, а операторы опровергли сбои связи
Хьюстон, у NASA в России проблемы

В Казани задержали, а потом выпустили журналистов, снимающих на одном из бойких перекрестков

В США объяснили, почему Россия неспособна построить авианосец

Массовый сбой произошел в работе социальной сети Twitter и некоторых других интернет-сервисов

У вертикального "огненного" столба в Нижнем Тагиле оказалось прозаическое происхождение

Наталья Бондарчук: Вдова Грачевского не идет на контакт и находится в пограничном состоянии

Новости Adwile
//Партнер giraff.io
Наши публикации

Спасти рядового инвестора
Снова подростки, снова подготовка нападений, снова ФСБ ловит юных террористов за руку

Попова: Заболеваемость Covid-19 в России более чем вдвое ниже, чем в Европе

Мои полёты во сне и наяву

Битва за Сталина

Пандемия оставляет россиян без крещенских купаний, но Малышева считает, что это и к лучшему

25-я поправка для 45-го президента

Слухи, скандалы, сплетни
Лариса Преториус раскрыла тайну внебрачного сына Грачевского: Он есть, и я его знаю

"Ничего себе как выросла дочка!": сильно изменившаяся дочь Волочковой произвела фурор в Сети

Вдова Николая Караченцова рассказала о преследовании со стороны фанаток мужа

Кудрявцева вспомнила стриптиз в бане, а Стас Костюшкин с женой рассказали о последней ссоре

Шоубиз
Юдашкин рассказал, как Пугачева прямо в "скорой" принимала решение о платье для нового шоу

Бывшая супруга Грачевского решила увезти дочь подальше от негатива

Наука
Ученый уловил «необъяснимый шум» в центре Млечного Пути

Ученый объяснил, что на самом деле происходит с человеком в момент смерти

В Челябинске создали браслет для больных Covid, но следит он только за изменениями здоровья

На новогодней неделе к нам наведаются сразу три астероида, один - потенциально опасен

Хайтек
Массовый сбой произошел в работе социальной сети Twitter и некоторых других интернет-сервисов

По какому пути пойти: Павел Дуров опроверг слухи о кредите на развитие Telegram

Telegram вышел на второе место по скачиванию в США

WhatsApp будет делиться данными о пользователях с Facebook, которому и принадлежит

Туризм
Из России снова можно полететь еще в четыре страны

Море, солнце, "немальдивы": Ягудин заинтриговал фото с семьей у табло международных вылетов

В Турции вводят новые ограничения - теперь даже гулять там разрешат не везде

Горный кластер Роза-Хутор потряс туристов новогодними ценами на парковки

Спорт
Уайт допустил, что Хабиб может вернуться, а Харитонов даже спрогнозировал - ради какого боя

Дзюба не полетел на первый тренировочный сбор "Зенита" из-за коронавируса

Маму Диана читает по губам: к кому у строгой Этери Тутберидзе особое отношение?

Российская молодежка по хоккею в полуфинале чемпионата мира, и ее соперник уже известен

Плющенко рассказал, как оказался в реанимации в начале пандемии

Женился защитник сборной России бразильского происхождения Марио Фернандес

Вкусный раздел
Любовь и Максим Куштуевы: «Поваренная книга гурмана. 75 рассекреченных рецептов»

Ксения Леонтьева: «Не трогай! Это на Новый год!»

Мария Шелушенко: «Жить вкусно. Готовить дома, как в ресторане»

Ульяна Юрьева: «Брауни-магия. 45 чудо-брауни и десертов, которые вы еще никогда не пробовали»
