Al meer dan een eeuw worstelen wiskundigen en natuurkundigen met het complexe gedrag van vloeistoffen: hoe lucht rond een vliegtuigvleugel draait, hoe water in een buis golft. Deze onvoorspelbare bewegingen — waar gewone vergelijkingen falen — zijn nu een stukje minder mysterie, dankzij AI-onderzoek van DeepMind.
Unstable genius: DeepMind cracks a century-old physics mystery with AIScientists struggle with the physics of fluids. A recent Google breakthrough could support better predictions and practical advances in engineering. |
De uitdaging: Wanneer vloeistofwetten ontsporen
In klassieke vloeistofdynamica zijn de vergelijkingen — zoals die van Ludwig Prandtl, Claude L. Fefferman en anderen — al lang bekend, maar het vinden van alle mogelijke oplossingen is een onmogelijke taak. Zelfs eenvoudige scenario’s kunnen uitmonden in singulariteiten: wiskundige punten waar bijvoorbeeld druk oneindig wordt of snelheid explodeert. Die zijn vaak stabiel – voorspelbare ontploffingen – maar de zwaardere moeilijkheden zijn de onstabiele singulariteiten: rare, grillige gevallen die zich nauwelijks laten vatten in een formule.
De innovatie: AI met natuurkundige ingebouwde structuur
DeepMind’s team bouwde AI-modellen die direct de structuur van de vloeistofvergelijkingen in zich droegen (ze embedden die natuurkundige wetten). Vervolgens werd het leerproces in fasen geoptimaliseerd — waardoor de modellen uiteindelijk zo nauwkeurig werden dat wiskundigen de resultaten formeel konden verifiëren. Kort gezegd: in plaats van “brute force” AI zonder begrip, werd hier een hybride gebouwd – AI mét natuurwetenschappelijke kennis erin.
De ontdekking: Nieuwe families onstabiele singulariteiten
Het resultaat? De AI vond nieuwe families van onstabiele singulariteiten in drie verschillende vloeistofdynamische vergelijkingen — iets wat decennia lang als quasi-onbereikbaar gold. Dat opent nieuwe perspectieven voor het begrijpen van turbulentie, dat steeds gezien werd als een van de laatste grote onopgeloste puzzels in de klassieke fysica.
Waarom dit relevant is
- Turbulentie is overal: van de luchtweerstand van vliegtuigen tot stroming in pijpleidingen, van bloedbanen tot weerpatronen. De betere kennis van onstabiele singulariteiten betekent dat ingrijpende verbeteringen mogelijk zijn.
- De software en simulaties waarmee we vloeistofstroming monitoren gaan er baat bij hebben: zodra we beter weten in welke gevallen klassieke vergelijkingen geldig zijn — en wanneer niet — stijgt de betrouwbaarheid van simulaties.
- En last but not least: dit is een voorbeeld van AI die echte wetenschappelijke vooruitgang boekt — een stap verder dan generatieve AI-gadgets of oppervlakkige toepassingen.
