AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · खगोल विज्ञान और अंतरिक्ष · arXiv · 2026-10-26

बहु-आयामी अशांत स्व-गुरुत्वाकर्षी प्रवाहों के लिए भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क

मूल शीर्षक: Physics Informed Neural Network for Multi-dimensional Turbulent Self-gravitating Flows

अशांत, स्व-गुरुत्वाकर्षी आणविक मेघों के ग्रिड-आधारित सिमुलेशन रिज़ॉल्यूशन और आयामों के बढ़ने के साथ महँगे हो जाते हैं, इसलिए लेखकों ने मेश-मुक्त विकल्प के रूप में फ़िज़िक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (PINN) लागू किए। 2D और 3D में समतापी मेघों, अवध्वनिक और अतिध्वनिक, पर परखे गए और Athena++ के विरुद्ध बेंचमार्क किए गए PINN ने कई मुक्त-पतन समयों में समग्र प्रवाह विकास को पुनः प्राप्त किया। रिज़ॉल्यूशन के 128^3 से 1024^3 होने पर प्रशिक्षण लागत में 25% से कम की वृद्धि हुई।

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