Группа ученых из Политехнического института Вирджинии (США) решила с помощью ИИ проанализировать и спрогнозировать наиболее эффективный метод распылительного охлаждения, который позволит поддерживать работу электросетей и центров обработки данных в условиях растущего спроса. На это исследование их вдохновила древняя китайская настольная игра – го.
Один из авторов работы, опубликованной в журнале Artificial Intelligence Review, доцент Цзянтао Чэн играл в го со старших классов, а недавно решил сразиться в этой игре с искусственным интеллектом AlphaGo. Благодаря машинному обучению ИИ постоянно совершенствует свой подход, что позволяет ему обыграть даже профессионала.
Несмотря на то, что Ченг постоянно проигрывал, этот опыт натолкнул его на мысль разработать стратегию охлаждения горячих механизмов.
«Го — это игра, в которой все взаимосвязано, точно так же, как система распылительного охлаждения представляет собой сеть взаимодействующих параметров. Успех — будь то победа в игре или оптимизация системы — требует целостного понимания сети и тщательного управления ее взаимодействиями. Эту задачу можно значительно улучшить с помощью ИИ, который анализирует сложные закономерности, прогнозирует результаты и предлагает оптимальные стратегии».
Команда поставила перед собой задачу провести комплексный анализ эффективности распылительного охлаждения. Для этого необходимо было выяснить, какой размер капель воды оптимален для эффективного охлаждения поверхностей и какой тип распылительной форсунки необходим для их получения, а также стоит ли рассматривать альтернативы воде — растворители, смазочные материалы или специальные смеси.
Исследователи использовали машинное обучение для анализа общедоступных данных из 25 существующих исследований капель воды. Это позволило им оценить основные свойства жидкостей, то, как они образуют капли и как поглощают тепло.
По мнению ученых, объединяя термодинамику жидкостей с искусственным интеллектом, они не просто совершенствуют систему охлаждения распылением, но переосмысливают проектирование тепловых систем будущего. Это может привести к разработке более эффективных способов предотвращения перегрева двигателей, отдельных компьютеров и турбин.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ИИ помог открыть два новых подтипа рассеянного склероза.
