Самообучающиеся модели для исследований горения: новый подход

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен агент FlamePilot, использующий возможности больших языковых моделей для автоматизации и повышения эффективности моделирования процессов горения.

Архитектура агента FlamePilot объединяет логические выводы большой языковой модели, исполнение задач посредством инструментов и динамическое понимание предметной области для автоматизации рабочих процессов вычислительной гидродинамики.

Разработанный агент интегрирует экспертные знания в области горения, надежные вычислительные возможности и контролируемый человеком цикл для обеспечения воспроизводимых результатов.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, автоматизация сложных научных исследований, особенно в области горения, остается сложной задачей. В статье «Towards LLM-enabled autonomous combustion research: A literature-aware agent for self-corrective modeling workflows» представлен FlamePilot — агент на основе больших языковых моделей, предназначенный для автоматизации и самокоррекции рабочих процессов вычислительной гидродинамики при моделировании горения. Система, использующая как открытые платформы, такие как OpenFOAM, так и расширенные фреймворки вроде DeepFlame, демонстрирует превосходство в выполнении и успешности моделирования по сравнению с существующими решениями. Способен ли FlamePilot стать надежным помощником исследователя, освобождая его от рутинных задач и открывая новые горизонты в изучении процессов горения?

Вызов вычислительной гидродинамики: границы возможного

Вычислительная гидродинамика (CFD) играет ключевую роль в современном инженерном проектировании, позволяя моделировать и анализировать потоки жидкостей и газов для оптимизации конструкций и процессов. Однако, несмотря на свою важность, проведение CFD-симуляций зачастую требует значительных вычислительных ресурсов и глубоких специализированных знаний. Сложность заключается в необходимости решения сложных математических уравнений, описывающих поведение жидкостей, что может потребовать использования мощных компьютеров и длительного времени расчетов, особенно при моделировании турбулентных потоков или сложных геометрических форм. Для получения достоверных результатов необходим не только опыт в настройке численных методов, но и понимание физических процессов, влияющих на исследуемое течение, что делает CFD-анализ доступным лишь узкому кругу специалистов.

Традиционные рабочие процессы в вычислительной гидродинамике (CFD) часто характеризуются значительным объемом ручного труда, что неизбежно приводит к итеративному подходу и повышенной вероятности ошибок. Каждая стадия — от создания геометрии и построения сетки до настройки решателя и постобработки результатов — требует участия эксперта и подвержена человеческому фактору. Эта ручная привязка не только замедляет процесс моделирования, но и ограничивает возможности быстрого изучения различных вариантов конструкций и оптимизации параметров. В результате, инновации тормозятся, а время выхода новых продуктов на рынок увеличивается, поскольку инженеры вынуждены тратить значительные ресурсы на исправление ошибок и повторные расчеты вместо активного исследования новых решений.

Оптимизация на основе литературных данных позволила получить результаты моделирования горения в установке Adelaide JHC MILD, сопоставимые по точности с опубликованными данными[aminian_numerical_2012], при этом весь процесс, включая настройку и расчеты, занял всего несколько часов.

FlamePilot: Интеллектуальный помощник для моделирования горения

FlamePilot представляет собой программного агента, функционирующего на основе больших языковых моделей (LLM) и предназначенного для автоматизации рабочих процессов моделирования горения с использованием программного пакета OpenFOAM. Он автоматизирует рутинные задачи, такие как генерация сетки, настройка граничных условий и выбор моделей горения, что позволяет исследователям и инженерам сосредоточиться на анализе результатов и оптимизации процессов. FlamePilot способен обрабатывать запросы на моделирование, представленные на естественном языке, и преобразовывать их в конкретные инструкции для OpenFOAM, существенно сокращая время, необходимое для подготовки и запуска симуляций горения.

FlamePilot использует технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG) и интеграцию специализированных знаний для анализа сложных задач в области моделирования горения и автоматической генерации соответствующих конфигураций симуляций. RAG позволяет системе извлекать релевантную информацию из обширной базы данных, включающей научные публикации, документацию OpenFOAM и примеры симуляций, что обеспечивает контекстное понимание проблемы. Интеграция доменных знаний, включающая физические модели, численные методы и лучшие практики, позволяет FlamePilot формировать корректные и эффективные сценарии моделирования, учитывая специфические требования каждой задачи и оптимизируя процесс получения результатов.

FlamePilot использует архитектуру с единственным агентом для упрощения управления и выполнения задач моделирования горения. В отличие от многоагентных систем, требующих координации между несколькими агентами, FlamePilot реализует централизованный подход, где один агент отвечает за весь процесс — от анализа задачи и выбора параметров модели до генерации конфигурационных файлов OpenFOAM и запуска симуляции. Это обеспечивает более предсказуемое поведение системы, упрощает отладку и снижает накладные расходы, связанные с коммуникацией между агентами, что в конечном итоге повышает эффективность и скорость проведения исследований.

FlamePilot демонстрирует превосходную устойчивость и достигает 100%-ной выполнимости задач на FoamBench-Advanced, превосходя показатели MetaOpenFOAM и Foam-Agent, согласно данным из [somasekharan_cfdllmbench_2025].

Оценка эффективности FlamePilot: автоматизация и производительность

FlamePilot использует агентов кодирования, работающих через командную строку (CLI), для автоматизации различных задач в среде OpenFOAM. Автоматизация включает в себя, в частности, генерацию сетки с использованием утилиты snappyHexMesh. Агенты CLI позволяют выполнять сложные операции по подготовке геометрии и созданию качественной сетки, необходимой для точного моделирования течений и процессов горения, без непосредственного вмешательства пользователя. Это повышает эффективность и сокращает время, затрачиваемое на предварительную обработку данных в CFD-симуляциях.

FlamePilot оценивался с использованием FoamBench — всестороннего набора тестов для агентов, предназначенных для вычислительной гидродинамики (CFD). Данный набор включает в себя широкий спектр задач, позволяющих проверить способность агента выполнять сложные симуляции в различных сценариях. FoamBench предназначен для стандартизированной оценки производительности и надежности автоматизированных решений в области CFD, предоставляя количественные метрики для сравнения различных подходов и алгоритмов. Использование FoamBench позволяет объективно продемонстрировать эффективность FlamePilot в решении практических инженерных задач, связанных с моделированием течений и тепломассопереноса.

В ходе оценки на базе FoamBench-Advanced, FlamePilot продемонстрировал безошибочное выполнение всех 16 тестовых сценариев, достигнув максимального результата в 1.0. Данный показатель значительно превосходит предыдущий лучший результат, зафиксированный на уровне 0.625, что подтверждает высокую надежность и эффективность автоматизированного агента в решении сложных задач вычислительной гидродинамики.

Агент FlamePilot обеспечивает интеграцию с существующими фреймворками DeepFlame и Cantera, что расширяет его возможности в области детального моделирования химической кинетики и анализа турбулентности. В частности, интеграция с DeepFlame позволяет использовать расширенные модели горения, а Cantera предоставляет инструменты для работы с термодинамическими и кинетическими данными химических реакций. Для анализа турбулентности агент поддерживает использование моделей, таких как $k-\epsilon$ модель, что позволяет проводить более точные симуляции сложных потоков и процессов горения.

Новые горизонты исследований: MILD-горение и управление в реальном времени

Разработка FlamePilot открывает новые возможности для изучения передовых режимов горения, таких как MILD-горение (Moderate or Low Oxygen Dilution). Данная технология предполагает использование обедненных кислородом смесей, что позволяет значительно повысить эффективность сжигания топлива и радикально снизить выбросы вредных веществ, включая оксиды азота и сажу. В отличие от традиционных методов горения, MILD-горение характеризуется более равномерным распределением температуры и сниженной интенсивностью пламени, что способствует более полному сгоранию топлива и уменьшению образования загрязняющих веществ. Исследования в этой области, поддерживаемые FlamePilot, направлены на оптимизацию параметров MILD-горения для различных типов топлива и условий эксплуатации, что имеет важное значение для развития экологически чистых и энергоэффективных технологий.

Конструкция FlamePilot предусматривает возможность управления симуляцией в режиме реального времени, что позволяет исследователям активно влиять на процесс и оперативно проверять полученные результаты. Такой подход, известный как Human-in-the-Loop контроль, существенно повышает точность и надежность моделирования процессов горения. Ученые могут вносить коррективы в параметры симуляции, основываясь на промежуточных данных, и таким образом направлять расчет в нужное русло. Это особенно важно при изучении сложных и нелинейных явлений, таких как MILD-горение, где точное воспроизведение физических процессов требует гибкого и интерактивного подхода к моделированию. Возможность непосредственного участия в процессе симуляции позволяет быстро выявлять и устранять ошибки, а также углубленно анализировать полученные данные, открывая новые возможности для инноваций в области горения.

FlamePilot открывает новые горизонты в исследовании процессов горения благодаря интеграции инструментов атомарного моделирования и автоматизации рабочих процессов на базе MetaOpenFOAM. Такое сочетание позволяет исследователям не просто моделировать сложные сценарии горения, но и эффективно управлять ими, оптимизируя параметры и анализируя результаты с беспрецедентной скоростью. Автоматизация рутинных задач высвобождает время для фокусировки на инновационных подходах и детальном изучении физических механизмов, лежащих в основе горения. Это, в свою очередь, способствует разработке более эффективных и экологически чистых технологий сжигания, открывая возможности для прогресса в различных областях, от энергетики до транспорта и промышленности.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к преодолению границ традиционного моделирования горения. FlamePilot, как автономный агент, не просто автоматизирует процессы, но и интегрирует знания предметной области, обеспечивая тем самым возможность самокоррекции и верификации результатов. В этом контексте особенно актуальны слова Тима Бернерса-Ли: «Веб должен быть доступен всем, независимо от ограниченных возможностей.» Подобно тому, как всемирная паутина расширила доступ к информации, FlamePilot расширяет возможности исследователей, предоставляя инструменты для более глубокого и эффективного изучения сложных процессов горения, а также позволяя им сосредоточиться на интерпретации результатов, а не на рутинных задачах. Подход, представленный в работе, способствует созданию более прозрачных и воспроизводимых научных исследований.

Куда же это всё ведёт?

Представленный подход, автоматизирующий моделирование процессов горения посредством агентов на базе больших языковых моделей, конечно, интересен. Однако, не стоит забывать старую истину: автоматизация — это лишь зеркальное отражение тех ограничений, которые заложены в исходной системе. FlamePilot, как и любой другой инструмент, способен лишь ускорить процесс столкновения с этими ограничениями, делая их более явными. Вопрос не в том, что он может смоделировать, а в том, насколько честно он укажет на те области, где существующие модели попросту не работают.

Истинный прогресс, вероятно, лежит не в совершенствовании самих моделей, а в создании систем, способных автоматически выявлять и диагностировать их недостатки. Агент, который не просто выдает результат, а аргументированно доказывает его потенциальную погрешность — вот что действительно заслуживает внимания. В противном случае, мы рискуем создать сложный механизм для воспроизведения известных ошибок с большей скоростью.

Будущее, возможно, за гибридными системами, где языковая модель выступает в роли «адвоката дьявола», постоянно ставя под сомнение предположения и результаты, а вычислительные инструменты — в роли «судьи», проверяющего эти утверждения на прочность. И тогда, возможно, удастся приблизиться к пониманию не просто как горит пламя, а почему оно горит именно так.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.01357.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-07 05:48

🚀 Квантовые новости