Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixing Artificial and Natural Intelligence: From Statistical Mechanics to AI and Back to Turbulence

論文の概要: Mixing Artificial and Natural Intelligence: From Statistical Mechanics to AI and Back to Turbulence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17993v3
Date: Fri, 12 Jul 2024 20:25:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 01:15:36.275175
Title: Mixing Artificial and Natural Intelligence: From Statistical Mechanics to AI and Back to Turbulence
Title（参考訳）: 人工知能と自然知の混合:統計力学からAIへ、乱流へ
Authors: Michael Chertkov,
Abstract要約: この論文は、科学研究におけるAIの役割を反映しており、特に乱流研究に焦点を当てている。これは、ディープニューラルネットワークの革新的利用を通じて、ラグランジアンモデルによる乱流の減少にAIが与える大きな影響を浮き彫りにしている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5348370085388683
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The paper reflects on the future role of AI in scientific research, with a special focus on turbulence studies, and examines the evolution of AI, particularly through Diffusion Models rooted in non-equilibrium statistical mechanics. It underscores the significant impact of AI on advancing reduced, Lagrangian models of turbulence through innovative use of deep neural networks. Additionally, the paper reviews various other AI applications in turbulence research and outlines potential challenges and opportunities in the concurrent advancement of AI and statistical hydrodynamics. This discussion sets the stage for a future where AI and turbulence research are intricately intertwined, leading to more profound insights and advancements in both fields.
Abstract（参考訳）: この論文は、特に乱流研究に焦点を当てた科学研究におけるAIの役割を反映し、特に非平衡統計力学に根ざした拡散モデルを通して、AIの進化について考察する。これは、ディープニューラルネットワークの革新的利用を通じて、ラグランジアンモデルによる乱流の減少に対するAIの重大な影響を浮き彫りにしている。さらに、乱流研究における様々なAI応用をレビューし、AIと統計流体力学の同時進行における潜在的な課題と機会を概説する。この議論は、AIと乱流の研究が複雑に絡み合っており、両方の分野においてより深い洞察と進歩をもたらす未来へのステージを定めている。

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