Генеративный ИИ научили за секунды предсказывать ветровые порывы и температуру во дворах

При проектировании городских пространств важно оценивать микроклимат. Точный физический расчёт — LES (метод моделирования крупных вихрей) — ограничен в итеративном дизайне из-за высоких вычислительных затрат. Быстрые же ИИ-модели выдают лишь детерминированные точечные предсказания, которые не способны отразить стохастическую природу турбулентности.

Исследователи применили генеративную модель CFM (Conditional Flow Matching), которая использует геометрию зданий и средний поток для создания трёхмерных мгновенных полей скорости ветра и температуры за секунды. Она генерирует динамику воздуха и температуры с точностью до 93–98% по сравнению с эталонными данными LES. Это делает устойчивый городской дизайн с учётом турбулентности более доступным с точки зрения вычислительных ресурсов.

Текст подготовлен ИИ по материалу первоисточника.