Нейросеть предсказывает эволюцию физических систем: прорыв в моделировании

Учёные разработали новую сверточную нейросеть, которая учитывает законы физики — она может предсказывать, как со временем будут меняться сложные системы (например, процессы фазового разделения в бинарных смесях). Модель обучали на основе уравнения Кана‑Хиллиарда. Она точно отражает рост размера областей и соответствует закону роста Лифшица‑Слезова. В отличие от традиционных вычислительных методов, нейросеть работает быстрее и сохраняет точность даже при длительных прогнозах — причём как для критических, так и для некритических смесей.