Исследователи из Центра искусственного интеллекта «Сколтеха» представили новый подход для генерации структурированных криволинейных координатных сеток с помощью нейросетей.

Построение координатной сетки — ключевая задача для моделирования, объясняют исследователи. По их словам, сетка разбивает сложное пространство на кусочки, где можно считать, как изменяются величины. Без нее расчеты становятся неточными или невозможными. В физике сетки помогают моделировать движение жидкостей и газов, в биологии — рост тканей и распространение лекарств, в финансах — предсказывать колебания рынков.

Авторы считают, что у новой архитектуры есть преимущества перед традиционными методами, такими как уравнения Уинслоу. Решение исследователей «Сколтеха» отличается от других систем, в которых применяются нейросети. Например, в отличие от MGNet в новой архитектуре используются остаточные связи между слоями. Численные эксперименты подтвердили эффективность подхода.