Caltech的Anima Anandkumar及其团队在物理学和AI的结合中实现了重要进展，特别是在处理千年难题之一的纳维-斯托克斯方程上。与此同时，OpenAI因涉嫌剽窃相关研究数据而陷入争议。这一传统的流体动力学问题，关乎流体是否可能经历“爆破”现象——即在有限时间内流体的速度或旋转会突然达到无穷大。
流体动力学的基础方程涉及的“一切”对于理解气候、航空等领域至关重要，而这一麻烦的“爆破”问题至今未有解决方案。之前的研究尝试使用特定的外力来辅助证明问题，但这在纯粹科学上被认为是不够自然的。因此，Caltech的团队转向物理信息神经网络（PINN），这种方法没有直接依赖于历史数据或假设，而是试图让AI独自探索解的可能性。
尽管在这个领域许多学者使用PINN的尝试都未能成功，但Caltech团队的创新方法使得问题变得可解。他们引入了让奇点沿z轴以波动方式运动的设定，同时减轻了传统的奇偶性质约束，从而使优化过程变得更加顺利。
使用自主研发的高效优化器，团队在不耗费大量计算资源的前提下，成功找到了无强迫三维欧拉方程下的奇点候选解。更令人振奋的是，AI给出的结果与理论预测完美对接，缩放指数稳定收敛至接近0.5，验证了理论的有效性。这一突破为数学和流体动力学的未来研究开辟了新的可能性。
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