今天，谷歌DeepMind与NYU、斯坦福四大顶尖机构，发布了一篇20页的重磅论文
他们用AI在三种不同流体方程中，发现了一系列新型不稳定「奇点」族。

这些「奇点」是数学物理学中的重大谜团。

一般来说，数学家们描述「流体运动」时，常用纳维-斯托克斯方程（Navier–Stokes equations）来表示。

生活中，气流抬升飞机机翼，或是漩涡飓风形成，都属于这一范畴以内。

然而，在流体力学中，某些极端场景之下，这些方程会出现「崩溃」（break），预测出不可能存在的无限值。

一大关键挑战在于，如何去找到方程中「不稳定奇点」？

由此，谷歌DeepMind团队借助「物理信息神经网络」（PINN），将方程直接编码到神经网络的损失函数中，最小化其输出与方程要求之间的差异。

[桃里桃气]论文地址：http://t.cn/AXh0qmJd

结果，他们观察到了一个清晰且出乎意料的模式：当解变得越不稳定时，其关键属性之一会无限接近直线分布。

这揭示了，这些方程中此前未被发现的、具有全新底层数学结构。

简单来讲，当奇点越来越「不稳定」，其行为汇聚成线性分布，呈现出惊人的规律性。

也就意味着，流体力学百年难题，被谷歌AI找了新解！

它将为数学、物理和工程学带来全新突破，对天气预报、洪水模拟、航空动力学，乃至心血管研究，意义重大。