L'IA face aux grands problèmes du monde · Physique · Nature Machine Intelligence · 2026-10-20
Apprentissage lagrangien–eulérien du champ d'écoulement et des trajectoires avec TrajectoryFlowNet
Titre original: Lagrangian–Eulerian learning of flow field and trajectories with TrajectoryFlowNet
Prédire le transport de particules dans des écoulements complexes exige généralement une grande compréhension physique et un coût de calcul élevé. TrajectoryFlowNet, un réseau de neurones informé par la physique de type lagrangien–eulérien, prédit les champs d'écoulement et les trajectoires de particules à longue portée à partir de rares mesures de trajectoires. Il a été validé sur des cas numériques et sur des écoulements sanguins aortiques et ventriculaires, montrant qu'il peut suivre des particules sur de longues distances et construire des champs d'écoulement précis.