論文の概要: The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15832v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 07:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 11:12:29.606347
• Title: The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics
• Title（参考訳）: 流体力学実験のための機械学習の変換可能性
• Authors: Ricardo Vinuesa, Steven L. Brunton and Beverley J. McKeon
• Abstract要約: この視点は、機械学習の進歩の恩恵を受けるための実験流体力学のいくつかの側面を強調します。 いずれの場合も、近年の成功談や進行中の課題について、注意点や限界とともに論じ、ML強化およびML対応実験流体力学の新しい手法の可能性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9459588807364006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of machine learning has rapidly advanced the state of the art in many fields of science and engineering, including experimental fluid dynamics, which is one of the original big-data disciplines. This perspective will highlight several aspects of experimental fluid mechanics that stand to benefit from progress advances in machine learning, including: 1) augmenting the fidelity and quality of measurement techniques, 2) improving experimental design and surrogate digital-twin models and 3) enabling real-time estimation and control. In each case, we discuss recent success stories and ongoing challenges, along with caveats and limitations, and outline the potential for new avenues of ML-augmented and ML-enabled experimental fluid mechanics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野は、初期のビッグデータ分野の一つである実験流体力学を含む、科学と工学の多くの分野において、急速に技術の現状を進歩させてきた。 この視点は、機械学習の進歩の恩恵を受けるための実験流体力学のいくつかの側面を強調します。 1)測定技術の忠実度と質を高めること。 2 実験設計の改善及びデジタル双対モデルのサロゲート 3)リアルタイム推定と制御を可能にする。 いずれの場合も、近年の成功談や進行中の課題について、注意点や限界とともに論じ、ML強化およびML対応実験流体力学の新しい手法の可能性について概説する。

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