Google DeepMind hat mit KI einen Durchbruch in der Fluiddynamik erzielt. Neue Algorithmen verbessern die Modellierung komplexer Strömungen bei reduzierten Rechenkosten. Dies könnte eine neue Ära für Wissenschaft und Technik einläuten.
In Zusammenarbeit mit Universitäten hat Google DeepMind KI-gesteuerte Algorithmen entwickelt, die die Modellierung und Vorhersage von Fluidströmungen verbessern. Die Forschung verspricht eine Revolution in der Fluiddynamik durch beispiellose Genauigkeit und Effizienz.
Die KI-Modelle können Navier-Stokes-Gleichungen in Minuten approximieren, wofür traditionell Supercomputer und tagelange Rechenzeit benötigt wurden. Dies reduziert die Rechenkosten erheblich.
Die entwickelten KI-Algorithmen verbessern die Modellierung und Vorhersage komplexer Fluidströmungen und reduzieren den erforderlichen Rechenaufwand.
Die Forschungsergebnisse haben Auswirkungen auf Bereiche wie Aerodynamik, Wettervorhersage, Schiffbau und Astrophysik. Präzisere Modelle könnten zu treibstoffsparenderen Fahrzeugen und genaueren Klimamodellen führen.
Die KI von DeepMind identifizierte Muster, die zur Entdeckung einer neuen Familie mathematischer Phänomene führten, bekannt als Singularitäten. Diese wurden als mathematisch korrekt bestätigt.
Die KI identifizierte neue Singularitäten, was als ein Beweis für die Leistungsfähigkeit von KI als kreativer Partner in der wissenschaftlichen Forschung angesehen wird.
Bei einem Programmierwettbewerb löste DeepMind’s Gemini 2.5 ein komplexes Problem zur Optimierung der Fluiddynamik. Die KI musste Flüssigkeit so effizient wie möglich durch miteinander verbundene Behälter verteilen.
Die Forschung nutzt Physics-Informed Neural Networks (PINNs), die darauf trainiert sind, physikalische Gesetze zu modellieren und ihre Ergebnisse kontinuierlich mit den Erwartungen der physikalischen Gleichungen abzugleichen.
