K předpovědi chování lámající se vlny vědci tradičně používají jednu ze dvou metod: buď
Ve své nové práci, publikované v časopiseNature Communications, vědci z MIT použili jak metody, tak strojové učení, aby efektivně předpovídali chování lámajících se vln. Vědci zjistili, že nový model lépe předpovídá, jak a kdy se vlny lámou. Umělá inteligence například odhadla strmost vlny bezprostředně před prolomením, stejně jako její energii a frekvenci po prolomení, přesněji než konvenční vlnové rovnice.
Vědci shromáždili data o pohybu vln běhemčas experimentů ve 40metrové nádrži. Na jednom konci tanku autoři díla nainstalovali veslo, jehož pohyb vedl ke vzniku vlny uprostřed tanku. Senzory po celé délce bazénu měřily výšku vody při šíření vlny.
Takové experimenty zaberou spoustu času.čas. Mezi každým pokusem musíte počkat, až se voda úplně zklidní, než začnete s dalším pokusem, jinak se vzájemně ovlivní.
Debbie Iltink, spoluautorka studie
Obrázek: MIT
Vědci provedli asi 250 experimentů apoužil naměřená data k trénování neuronové sítě. Algoritmus se například naučil porovnávat skutečné vlny v experimentech s vlnami předpovídanými v jednoduchém modelu a na základě rozdílů mezi nimi model vyladit tak, aby odpovídal skutečnosti.
Po natrénování algoritmu na experimentuTito výzkumníci testovali výkon neuronové sítě na datech dvou nezávislých experimentů, z nichž každý se provádí v samostatných vlnových nádržích s různými velikostmi. Testy ukázaly, že neuronová síť poskytuje přesnější předpovědi než výsledky získané pomocí vlnových rovnic.
Jak poznamenávají autoři díla, chytla se i AIdůležitá vlastnost lámání vln, známá jako „downshift“, při které je frekvence vlny posunuta na nižší hodnotu. Podle vědců je to velmi důležitý faktor, protože jak frekvence klesá, vlna se zrychluje. Neuronová síť předpovídá změnu frekvence před a po každé lámavé vlně, což může být zvláště důležité při přípravě na pobřežní bouře.
"Pokud chcete předvídat, kdy je vysoká."vlny dosáhnou přístavu a opustí ho dříve, než tyto vlny dorazí, pak pokud se špatně frekvence vlnění, pak bude špatná vypočítaná rychlost přiblížení vlny,“ dodává Yltink.
Vědci představili svůj model ve forměopen source software, který je dostupný všem uživatelům. Autoři se domnívají, že může být užitečný například při klimatickém modelování schopnosti oceánu absorbovat oxid uhličitý a další atmosférické plyny a také při modelování testování pobřežních plošin a pobřežních zařízení.
Přečtěte si více:
Loví se po staletí: co víme o planetě Vulcan vedle Slunce
Fyzici experimentálně potvrdili nový základní zákon pro kapaliny
Astronomové našli poblíž Země planetu: má velmi zvláštní oběžnou dráhu