Как искусственный интеллект научили решать диффуры

[barbalion]

Если я правильно понял, то они научили НС решать дифуры численно? Это конечно прикольно, но как-то не сильно фундаментально. Хотелось бы решать их аналитически. Путь бы Навье-Стокса решила…

[Hardcoin]

Если верить статье, то они научились решать диффуры быстрее. А подход, который они использовали, новый и сулит дальнейшее повышение эффективности.

Хотелось бы решать их аналитически.

Они не ставили перед собой такую задачу.

[WhiteBosss]

Хотелось бы решать их аналитически

Сомневаюсь, что в ближайшие 2-3 года это получится. Хотя кто знает

[raamid]

Тут еще одна проблема. Классические численные методы дают более-менее предсказуемую погрешность, и если точности не хватает, всегда можно увеличить плотность сетки. А вот нейросети, даже если для одного случая показывают впечатляющую эффективность (точность / расход ресурсов), не факт, что для другого случая будут лучше классических методов. Т.е., я не против нейросетей как таковых, я за доказуемо эффективные нейросети, а над этим еще работать и работать…

[rafuck]

Ну, если оно действительно работает быстро, то можно использовать для поиска начального приближения: предиктор НС — корректор FEM.

[raamid]

А еще можно при помощи нейросетей производить поиск и решение суперэлементов, для которых есть готовые решения (например аналитические)

[rafuck]

Строить суперэлементы или разбивать на заранее известные?

[Iv8]

Статью можно смело сократить до ссылки на оригинал.

[Daddy_Cool]

del