Стародавня китайська настільна гра Ґо, якій понад 2,5 тисячі років, стала джерелом натхнення для наукової команди, що розробляє підходи до охолодження техніки за допомогою штучного інтелекту. Дослідження спрямоване на пошук найефективніших стратегій розпилювального охолодження — методу, який може допомогти запобігати перегріву електромереж, дата-центрів, двигунів, комп’ютерів і турбін.
Про це пише видання Interesting Engineering.
Команда науковців використала ідеї, закладені в Ґо, а також досвід гри з AlphaGo — ШІ-системою Google, яка навчалася на власних партіях і згодом почала перемагати провідних гравців світу. Один з авторів дослідження, доцент Вірджинського політехнічного інституту (Virginia Tech) Цзянтао Чен, грав у Ґо ще зі шкільних років. Саме поразки від AlphaGo наштовхнули його на новий підхід до вирішення інженерної задачі.
«Ґо — це гра взаємопов'язаних процесів, так само як і система розпилювального охолодження є мережею параметрів, що взаємодіють між собою», — пояснив Чен. За його словами, і в грі, і в інженерних системах успіх залежить від розуміння всієї картини та керування взаємодіями,
з чим добре справляється штучний інтелект.
У центрі дослідження — краплі води. Коли вони потрапляють на гарячу поверхню, швидко закипають і випаровуються, забираючи з собою тепло. Це допомагає знижувати температуру об'єкта. Першою авторкою наукової роботи є дослідниця Лорі, яка пояснює, чому саме краплі настільки ефективні.
«Краплі швидше забирають тепло і відводять його, тому що вони майже миттєво закипають і випаровуються», — зазначила вона. Через такий швидкий цикл, за її словами, розпилювальне охолодження дає значно кращий контроль температури.
Водночас аналіз поведінки окремих крапель — складне завдання. Науковців цікавлять питання оптимального розміру крапель, типів форсунок для їх створення, а також можливість використання не лише води, а й інших рідин — наприклад, спеціальних сумішей чи мастил.
Щоб розібратися в цьому, дослідники застосували машинне навчання й проаналізували відкриті дані з 25 попередніх наукових робіт, присвячених властивостям рідин і процесу охолодження.
«Навіть якщо ШІ завжди перемагає в Ґо, я ніколи не відчував розчарування, а навчився використовувати його для вирішення реальних проблем, зокрема керування теплом у потужній електроніці», — сказав Чен.
За його словами, поєднання термо- та гідродинаміки зі штучним інтелектом дозволяє не просто вдосконалити охолодження, а по-новому підійти до проєктування теплових систем у майбутньому.
Читайте також:
- Штучний касир. Як працює функція миттєвих покупок у ChatGPT
- Чому США відстають від Китаю в гонці за штучний інтелект і що з цим можна зробити
- Економія — понад трильйон доларів. Штучний інтелект вже здатний замінити 11,7% працівників США
