Традиційно, щоб передбачити поведінку прибійної хвилі, вчені використовують один із двох способів: або
У своїй новій роботі, опублікованій у журналіNature Communications, вчені з MIT використовували обидва методи та машинне навчання, щоб ефективно передбачати поведінку прибійних хвиль. Дослідники виявили, що нова модель краще прогнозує, як і коли руйнуються хвилі. Наприклад, ІІ оцінив крутість хвилі безпосередньо перед обваленням, а також її енергію та частоту після обвалення точніше, ніж звичайні хвильові рівняння.
Дослідники збирали дані про рух хвиль учас експериментів у 40-метровому резервуарі. На одному кінці бака автори роботи встановили весло, рух якого призводило до виникнення всередині резервуару хвилі. Датчики по всій довжині басейну вимірювали висоту води у процесі поширення хвилі.
Проведення таких експериментів займає багаточасу. Між кожним експериментом ви повинні чекати, поки вода повністю заспокоїться, перш ніж запускати наступний експеримент, інакше вони впливають один на одного.
Деббі Ілтінк, співавтор дослідження
Зображення: MIT
Вчені провели близько 250 експериментів тавикористовували дані вимірювань навчання нейронної мережі. Наприклад, алгоритм навчився порівнювати реальні хвилі в експериментах з хвилями, передбаченими у простій моделі, і на основі відмінностей між ними налаштовувати модель так, щоб вона відповідала реальності.
Після навчання алгоритму на експериментальнихДані дослідники перевірили роботу нейромережі на даних двох незалежних експериментів, кожен з яких проводиться в окремих хвильових резервуарах з різними розмірами. Тести показали, що нейромережа дає точніші прогнози, ніж результати, отримані при використанні хвильових рівнянь.
Як зазначають автори роботи, ІІ також уловивважлива властивість хвиль, що обрушуються, відоме як «зсув вниз», при якому частота хвилі зміщується до нижчого значення. За словами дослідників, це дуже важливий фактор, тому що при зниженні частоти хвиля пришвидшується. Нейросітка передбачає зміну частоти до і після кожної прибійної хвилі, що може бути особливо актуально при підготовці до прибережних шторм.
«Якщо ви хочете спрогнозувати, коли високіхвилі досягнуть гавані, і покинути її до того, як ці хвилі прийдуть, тоді якщо ви помилитеся в частоті хвиль, то розрахована швидкість наближення хвилі буде неправильною», - додає Ілтінк.
Дослідники представили свою модель у виглядіпрограми з відкритим вихідним кодом, яка доступна для всіх користувачів. Автори вважають, що вона може бути корисною, наприклад, у кліматичному моделюванні здатності океану поглинати вуглекислий газ та інші атмосферні гази, а також для моделювання випробувань морських платформ та прибережних споруд.
Читати далі:
За нею полювали століттями: що нам відомо про планету Вулкан поруч із Сонцем
Фізики експериментально підтвердили новий фундаментальний закон для рідин
Астрономи знайшли планету неподалік Землі: у неї дуже дивна орбіта