IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Física · arXiv · 2026-10-20
Aprendizado Autossupervisionado de Operadores em Contexto para Mistura Ótima em Escoamentos Incompressíveis
Título original: Self-Supervised In-Context Operator Learning for Optimal Mixing in Incompressible Flows
O controle ótimo clássico para mistura em escoamentos incompressíveis precisa ser resolvido separadamente para cada condição inicial, o que é custoso. Os autores aprendem o operador de solução que mapeia campos escalares iniciais para controles ótimos de mistura, usando um método autossupervisionado, sem dados rotulados, baseado em um operador neural com arquitetura transformer. Experimentos numéricos em duas e três dimensões mostram generalização para regimes não vistos, e os controles aprendidos se transferem para simulações eulerianas independentes.