現在、乱流中の流体によって運ばれる微粒子の統計的および幾何学的性質の研究には大きな課題があります。過去30年にわたり、理論、数値シミュレーション、実験の分野で優れた努力が払われてきましたが、乱流微粒子軌跡の統計と位相的特性を実際に再現できるモデルは未だに不足しています。本研究では、最新の拡散モデル(diffusion model)に基づく機械学習手法を提案し、三次元の高レイノルズ数乱流中の単一微粒子軌跡を生成することで、直接数値シミュレーションや実験によって信頼できるラグランジュデータを取得する必要性を回避しました。 論文情報: 本論文の著者はローマ大学など複数の機関に所属しており、2024年4月の「Nature Machine Intelligence」誌に掲載されました。 研究方法: (...