従来、砕ける波の挙動を予測するために、科学者は次の 2 つの方法のいずれかを使用します。
ジャーナルに掲載された彼の新作でネイチャーコミュニケーションズ、MITの科学者は、破壊波の振る舞いを効果的に予測するために、方法と機械学習の両方を使用しました。研究者たちは、新しいモデルが波がいつどのように壊れるのかを予測するのに優れていることを発見しました。たとえば、AIは、従来の波動方程式よりも正確に、破壊直前の波の急峻さ、および破壊後のエネルギーと周波数を推定しました。
研究者たちは、波の動きに関するデータを収集しました40メートルのタンクでの実験時間。タンクの一端に、作品の作者はオールを設置し、その動きがタンクの真ん中に波の出現をもたらしました。プールの全長に沿ったセンサーは、波が伝播するときに水の高さを測定しました。
そのような実験には多くの時間がかかります。時間。各実験の合間には、水が完全に落ち着くまで待ってから次の実験を開始する必要があります。そうしないと、相互に影響を及ぼします。
Debbie Iltink、研究の共著者
画像：MIT
科学者は約250の実験を行い、測定データを使用してニューラルネットワークをトレーニングしました。たとえば、アルゴリズムは、実験で実際の波を単純なモデルで予測された波と比較し、それらの違いに基づいて、現実と一致するようにモデルを調整することを学習しました。
実験でアルゴリズムをトレーニングした後これらの研究者は、それぞれが異なるサイズの別々のウェーブタンクで実行される2つの独立した実験のデータでニューラルネットワークのパフォーマンスをテストしました。テストでは、ニューラルネットワークが波動方程式を使用して得られた結果よりも正確な予測を提供することが示されています。
ワークノートの作者として、AIも「ダウンシフト」として知られる砕波の重要な特性で、波の周波数がより低い値にシフトされます。研究者によると、これは非常に重要な要素です。周波数が低くなると波が加速するからです。ニューラルネットワークは、各砕波の前後の周波数の変化を予測します。これは、沿岸の嵐に備えるときに特に重要になる可能性があります。
「いつ高いかを予測したい場合波は港に到達し、これらの波が到着する前に港を離れます。波の周波数を間違えると、計算された波の接近速度が間違ってしまいます」とYltink氏は付け加えます。
研究者はモデルを次の形式で提示しましたすべてのユーザーが利用できるオープンソースソフトウェア。著者らは、たとえば、二酸化炭素やその他の大気ガスを吸収する海洋の能力の気候モデリングや、海上プラットフォームや沿岸施設のテストのモデリングに役立つと考えています。
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