Tradizionalmente, per prevedere il comportamento di un'onda che si infrange, gli scienziati utilizzano uno dei due metodi: uno
Nel suo nuovo lavoro, pubblicato sulla rivistaNature Communications, gli scienziati del MIT hanno utilizzato sia i metodi che l'apprendimento automatico per prevedere efficacemente il comportamento delle onde che si infrangono. I ricercatori hanno scoperto che il nuovo modello è più efficace nel prevedere come e quando le onde si infrangono. Ad esempio, l'IA ha stimato la pendenza di un'onda immediatamente prima della rottura, nonché la sua energia e frequenza dopo la rottura, in modo più accurato rispetto alle equazioni d'onda convenzionali.
I ricercatori hanno raccolto dati sul movimento delle onde durantetempo di esperimenti in una vasca di 40 metri. A un'estremità della vasca, gli autori dell'opera hanno installato un remo, il cui movimento ha portato alla comparsa di un'onda nel mezzo della vasca. I sensori lungo l'intera lunghezza della piscina hanno misurato l'altezza dell'acqua durante la propagazione dell'onda.
Tali esperimenti richiedono molto tempo.tempo. Tra ogni esperimento, devi aspettare che l'acqua sia completamente calma prima di iniziare l'esperimento successivo, altrimenti si influenzeranno a vicenda.
Debbie Iltink, coautrice dello studio
Immagine: MIT
Gli scienziati hanno condotto circa 250 esperimenti eutilizzato i dati di misurazione per addestrare la rete neurale. Ad esempio, l'algoritmo ha imparato a confrontare le onde reali negli esperimenti con le onde previste in un modello semplice e, in base alle differenze tra loro, a sintonizzare il modello in modo che corrisponda alla realtà.
Dopo aver addestrato l'algoritmo su sperimentaleQuesti ricercatori hanno testato le prestazioni della rete neurale sui dati di due esperimenti indipendenti, ciascuno dei quali viene condotto in serbatoi d'onda separati con dimensioni diverse. I test hanno dimostrato che la rete neurale fornisce previsioni più accurate rispetto ai risultati ottenuti utilizzando le equazioni d'onda.
Come notano gli autori del lavoro, anche l'IA ha catturatoun'importante proprietà delle onde di rottura, nota come "downshift", in cui la frequenza dell'onda viene spostata a un valore inferiore. Secondo i ricercatori, questo è un fattore molto importante, perché al diminuire della frequenza, l'onda accelera. La rete neurale prevede il cambiamento di frequenza prima e dopo ogni onda che si infrange, che può essere particolarmente importante quando ci si prepara alle tempeste costiere.
“Se vuoi pronosticare quando è altole onde raggiungeranno il porto e lo lasceranno prima che arrivino queste onde, quindi se sbagli la frequenza dell'onda, la velocità di avvicinamento dell'onda calcolata sarà errata", aggiunge Yltink.
I ricercatori hanno presentato il loro modello nella formasoftware open source disponibile per tutti gli utenti. Gli autori ritengono che possa essere utile, ad esempio, nella modellazione climatica della capacità dell'oceano di assorbire anidride carbonica e altri gas atmosferici, nonché per modellare i test di piattaforme offshore e strutture costiere.
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