Как научить ИИ моделировать реальную ⚛физику⚛

Я очень люблю различные физические симуляции. Вот из последнего я тестировал симуляции жидкости и дыма в Blender . Туда завезли новые алгоритмы и немного иные настройки моделирования. Но все это меркнет на фоне ударных достижений машинного обучения. Новые AI подходы, применяемые для моделирования жидкостей,позволяют делать просто чудеса чудесные. Вы скажете: зачем нам ИИ на машинном обучении, если мы и так можем написать симулятор, который хорошо имитирует законы физики, сам же Blender в пример привел. Итак, зачем нам нейронные сети? Для моделирования воды или дыма нужно использовать множество физических показателей и формул. А еще нужно очень хорошее железо для любой физической симуляции. В принципе, так как мы повторяем реальный процесс, то уже знаем чем он должен закончиться. Мы с вами знаем всю динамику процесса, потому оценивать работу ИИ будет легко. Ученые в данной работе под названием “Учимся моделировать сложную физику с графовыми сетями“ натренировали ИИ угадывать, как поведет себя дым ил