ゲーム理論、エアロゾル、およびオンライン カジノ 最新メソッドを使用して、研究者は混oticとしたシステムの挙動を予測しました。
の一部として有毒ガスが放出される場合テロ攻撃、乱流風、温度の変化、不安定な浮力を通して分子の経路を予測する能力は、生または死を意味する可能性があります。
フラックスのシステムを介したエアロゾル粒子の動きを使用して、セントルイスのワシントン大学のマッケルビー工学部の研究者新しいモデルを考案しました、深い学習方法に基づいて、研究者が混oticとしたシステムの行動を予測するのに役立つ可能性があります。
「それはエアロゾルの美しさです」と、エネルギー、環境、化学工学の助教授、ラジャン・チャクラバルティは言いました。
「それは1つの分野を超えています。それはただの基本的な粒子であり、空気に浮かぶものであり、あなたはただ混乱を観察します」とChakrabartyはコメントしました。
Chakrabartyと彼のチーム - ポストドクター研究者Pオンライン カジノ 最新 LiuとJingwei Ganは、2つの深い学習方法をテストし、生成的副産物ネットワークが最も正確な結果を生み出したと判断しました。この種のオンライン カジノ 最新は、実際のプロセスに関する最初にFOD情報を提供します。その後、そのデータに基づいて、そのプロセスのシミュレーションを作成します。
ゲーム理論に動機付けられているため、生成的な敵対的なネットワークは、グラウンドトゥルース（現実）とランダムに生成されたデータ（偽）の両方を受け取り、どちらが実際に、どちらが偽物かを判断しようとします。
このプロセスは何度も繰り返され、フィードバックを提供し、システムは訓練されたデータマッチングの生成に継続的に良くなります。
カオスの予測
チームは、Chakrabarty Labで浮力型の炎を使用して、オンライン カジノ 最新を訓練できる例を作成しました。
「この場合、浮力と温度の違いを導入することにより、実験的にシステムにカオスを追加しました」とChakrabarty氏は言いました。
研究チームは、高速カメラを使用して、すす粒子の3D軌道データセットを蛇行し、炎を巻きつけて撃ちました。
彼らは、火災室からのデータを使用して2種類の人工知能モデルを訓練しました：変分自動エンコーダー法と生成敵意ネットワーク（GAN）。
各モデルは、独自のシミュレーションを作成しました。 GANの軌跡のみが、実験で見られる統計的特性を反映しており、カオスエアロゾル粒子の実現シミュレーションを生成します。
Chakrabartyの深い学習モデルは、Sootまたは化学物質が大気中に放出されると、巻き上げられる場所をシミュレートする以上のことを行うことができます。
「動物の採餌から、大気汚染物質やバイオスリートの輸送、捜索戦略まで、この種のカオスの多くの例があります」とChakrabarty氏は述べています。
