tg-me.com/hw_code/411
Last Update:
Насколько хорошо нейросети могут "воспроизводить" физику?
Это действительно интересный вопрос. В честной симуляции физики жидкости вам бы потребовалось решать уравнения Навье-Стокса (вязкая, сжимаемая жидкость), которые в наиболее полном своем виде конечно довольно сложны.
Для их решения требуется бóльшая вычислительная мощность, нежели для вычисления предсказания в машинном обучении, с которым справится любой GPU с достаточным количеством ядер.
Возвращаясь к исходному вопросу, отвечу: достаточно хорошо. С помощью модели "Graph Network-based Simulators" (GNS) можно симулировать жидкость, песок, и даже вязкое тело. Более того, обучив модель на небольшом числе частиц, можно потом делать предсказания и для бóльшего числа частиц!
🌊 Ссылка на видео:
Смотреть видео
📝 Исходная статья "Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks" вместе с примерами работы алгоритма доступна по ссылкам:
Статья
Примеры работы алгоритма
@hw_code
BY Hello World
Share with your friend now:
tg-me.com/hw_code/411