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据外媒报道，瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的研究人员首次将流体力学与人工智能技术相结合，成功将湍流建模实现了自动化。该项目将强化学习算法与CSCS超级计算机Piz Daint上的湍流模拟融合在了一起。
湍流建模与仿真对于设计汽车和人工心脏瓣膜、预测天气、甚至是追溯一个星系的诞生都至关重要。约2000年前，希腊数学家、物理学家和工程师阿基米德曾致力于流体力学，但截至今日，流体流动的复杂性仍未被人完全理解。物理学家理查德费曼认为湍流是经典物理学中最重要的未解问题之一，而且仍是工程师们、科学家们和数学家们经常研究的话题。工程师们在制造飞机或者人工心脏瓣膜时必须考虑到湍流的影响；气象学家在预测天气，天体物理学家在模拟星系是也需要考虑到湍流的影响。因此，此类领域的科学家们一直在对湍流建模，并在仿真湍流方面进行了逾60年的研究。
湍流的特点是其流体结构跨越了广阔的时空界限，通常有两种方式模拟此类复杂的流体结构：一种是直接数值模拟（DNS），另一种是大涡模拟（LES）。
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