Perinteisesti, ennustaakseen murtumisaallon käyttäytymistä, tutkijat käyttävät jompaakumpaa kahdesta menetelmästä: jompaakumpaa
Hänen uudessa teoksessaan, joka on julkaistu lehdessäNature Communications, MIT:n tutkijat käyttivät sekä menetelmiä että koneoppimista ennustaakseen tehokkaasti murtuvien aaltojen käyttäytymistä. Tutkijat havaitsivat, että uusi malli ennustaa paremmin, miten ja milloin aallot murtuvat. Esimerkiksi tekoäly arvioi aallon jyrkkyyden juuri ennen murtumista sekä sen energian ja taajuuden murtumisen jälkeen tarkemmin kuin tavanomaiset aaltoyhtälöt.
Tutkijat keräsivät tietoa aaltojen liikkeestä aikanakokeiden aika 40 metrin säiliössä. Säiliön toiseen päähän työn tekijät asensivat airon, jonka liike johti aallon ilmestymiseen säiliön keskelle. Anturit koko altaan pituudelta mittasivat veden korkeuden aallon leviämisen aikana.
Tällaiset kokeilut vievät paljon aikaa.aika. Jokaisen kokeen välillä sinun on odotettava, kunnes vesi on täysin tyyntynyt, ennen kuin aloitat seuraavan kokeen, muuten ne vaikuttavat toisiinsa.
Debbie Iltink, tutkimuksen toinen kirjoittaja
Kuva: MIT
Tutkijat suorittivat noin 250 koetta jakäytti mittaustietoja neuroverkon kouluttamiseen. Algoritmi on esimerkiksi oppinut vertailemaan todellisia aaltoja kokeissa yksinkertaisessa mallissa ennustettuihin aaltoihin ja niiden välisten erojen perusteella säätämään mallia niin, että se vastaa todellisuutta.
Algoritmin kokeelliseksi harjoittamisen jälkeenNämä tutkijat testasivat hermoverkon suorituskykyä kahden itsenäisen kokeen tiedoilla, joista kukin suoritetaan erillisissä erikokoisissa aaltosäiliöissä. Testit ovat osoittaneet, että hermoverkko antaa tarkempia ennusteita kuin aaltoyhtälöillä saadut tulokset.
Kuten teoksen kirjoittajat huomauttavat, myös tekoäly sai kiinnitärkeä ominaisuus murtavien aaltojen, joka tunnetaan nimellä "downshift", jossa aallon taajuus siirtyy pienempään arvoon. Tutkijoiden mukaan tämä on erittäin tärkeä tekijä, koska taajuuden pienentyessä aalto kiihtyy. Hermoverkko ennustaa taajuuden muutoksen ennen jokaista murtumisaaltoa ja sen jälkeen, mikä voi olla erityisen tärkeää varauduttaessa rannikon myrskyihin.
"Jos haluat ennustaa, milloin korkeaaallot saavuttavat sataman ja lähtevät sieltä ennen kuin nämä aallot saapuvat, sitten jos saat aaltotaajuuden väärin, laskettu aallon lähestymisnopeus on väärä”, Yltink lisää.
Tutkijat esittelivät mallinsa muodossaavoimen lähdekoodin ohjelmisto, joka on kaikkien käyttäjien saatavilla. Kirjoittajat uskovat, että siitä voi olla hyötyä esimerkiksi ilmastomallintamisessa valtameren kyvystä absorboida hiilidioksidia ja muita ilmakehän kaasuja sekä mallinnettaessa offshore-lauttojen ja rannikkotilojen testausta.
Lue lisää:
Sitä on metsästetty vuosisatoja: mitä tiedämme Vulcan-planeetasta Auringon vieressä
Fyysikot ovat kokeellisesti vahvistaneet nesteille uuden peruslain
Tähtitieteilijät ovat löytäneet planeetan läheltä maata: sillä on hyvin outo kiertorata