Bilim insanları, karmaşık türbülanslı akışları tahmin etmek için yapay zeka tabanlı yeni bir sistem geliştirdi. LESnets (Large-Eddy Simulation Networks) adı verilen bu sistem, özellikle duvar yakınındaki üç boyutlu türbülanslı akışların tahmininde çığır açıcı bir yaklaşım sunuyor.
Türbülanslı akışların tahmini, havacılık mühendisliğinden iklim modellemesine kadar birçok alanda kritik öneme sahip. Ancak bu akışların içerdiği çok ölçekli girdap yapıları, geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinin başarısızlığa uğramasına neden oluyor. Özellikle yüksek Reynolds sayılarında uzun vadeli tahminler yapmak son derece zor.
Araştırmacılar bu sorunu çözmek için, büyük girdap simülasyonu (LES) denklemlerini faktörize edilmiş Fourier sinir operatörü (F-FNO) ile birleştiren hibrit bir yaklaşım geliştirdi. Bu yöntem, fizik yasalarını yapay sinir ağlarının içine gömleyerek, hem verimliliği hem de doğruluğu artırıyor.
LESnets'in en önemli avantajı, etiketli veriye ihtiyaç duymadan eğitilebilmesi. Bu özellik sayesinde sistem, esnek zaman aralıklarında temporal çözümler üretebiliyor. Sistem, sınırlı akış alanı verisiyle bile kararlı ve doğru tahminler yapabilme kapasitesine sahip.
Bu gelişme, türbülans modellemesinde yeni bir dönemin başlangıcını işaret ediyor ve mühendislik uygulamalarında önemli verimlilik kazanımları sağlayabilir.