西班牙数学家与DeepMind联手试图攻克100万美元的纳维-斯托克斯难题！

Miller

转自：“EarthAi”公众号  https://mp.weixin.qq.com/s/iQIigste9cNIBPlXUWu2pw

一位西班牙数学家与谷歌DeepMind携手，雄心勃勃地试图攻克科学领域最棘手的难题之一——纳维-斯托克斯方程。这一难题如此复杂，以至于其解决方案的悬赏金额高达100万美元。布朗大学39岁的教授哈维尔·戈麦斯·塞拉诺（Javier Gómez Serrano）领导一个研究团队，利用人工智能来解决这个世纪难题，该难题若能攻克，将彻底革新从气象学到空气动力学等多个领域。

纳维-斯托克斯方程由19世纪的亨利·纳维（Henri Navier）和乔治·斯托克斯（George Stokes）提出，描述了水和空气等流体在各种条件下的行为。尽管这些方程在预测天气模式、飞机性能甚至血流方面至关重要，但数学家们仍然没有完全理解这些方程是否总是产生平滑的解，或者它们是否会突然产生混乱的行为，就像在平静的海水中突然出现海啸一样。

戈麦斯·塞拉诺与DeepMind的合作标志着方法上的重大转变。尽管传统方法一直举步维艰，但他的团队利用机器学习神经网络来更高效地分析流体动力学。他们的工作是在加州理工学院托马斯·侯（Thomas Hou）团队2014年取得的突破基础上进行的，该团队模拟了问题的一个简化版本。通过利用人工智能完善这些发现，戈麦斯·塞拉诺的团队取得了快速进展，这使得人们乐观地认为，解决方案可能在未来五年内出现。

竞争非常激烈，全球只有少数几个团队真正有实力争夺这一奖项。其中，侯的团队、一对在美国的埃及和意大利数学家以及由戈麦斯·塞拉诺的前博士导师迭戈·科尔多巴（Diego Córdoba）领导的马德里团队都在其中。这位西班牙研究者的独特之处在于他战略性地使用人工智能，他认为这种工具可能是解开这一谜团的关键。

除了纳维-斯托克斯方程，戈麦斯·塞拉诺还参与了另一个开创性的人工智能项目：AlphaEvolve。这是一个能够以惊人的效率解决复杂数学问题的系统。与著名数学家陶哲轩（Terence Tao）共同开发的这个程序，成功率达到了95%，通常能够与甚至超越人类专家的表现。与专门的人工智能模型不同，AlphaEvolve作为一个多功能的语言模型，能够应对各种数学挑战，而无需在特定领域进行预先训练。

DeepMind的进步，包括获得诺贝尔奖的蛋白质折叠工具AlphaFold2，突显了人工智能在科学发现中日益重要的作用。尽管DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）预测通用人工智能可能在2030年出现，但戈麦斯·塞拉诺仍持谨慎乐观态度。

他将人工智能视为一种变革力量，能够加速研究并加深人类对自然的理解，尽管他驳斥了反乌托邦的担忧，强调其在医学和材料科学等领域取得突破的潜力。

随着解决纳维-斯托克斯方程的竞争加剧，戈麦斯·塞拉诺的工作展示了尖端技术如何重塑数学领域。无论人工智能是否提供最终答案，其对科学探究的影响是不可否认的，而这个价值百万美元的问题可能很快就会有答案。

来源：https://english.elpais.com/scien ... dollar-problem.html