تدريب نموذج دقيق للديناميكا الهوائية يشبه فن الطهي: أولاً يتعلم الطاهي مئات الوصفات لاستيعاب المبادئ العامة، ثم يتقن بسهولة طبقاً معيناً. المهندسون صمموا AeroTransformer — بنية شبكة عصبية دُرِّبت على مجموعة بيانات ضخمة — و"أطعموها" 30 ألف شكل جناح مختلف، مجرة كاملة من أفكار الطهي مجرة. في الحسابات، يتصرف الهواء مثل الماء في قدر الماء: ينزلق بسلاسة حول الأسطح، مما يسمح باستخدام تنبؤ حاسوبي مبسط يعتمد على معادلات الجريان الكامن (potential flow) — هذه الطريقة تتجاهل اللزوجة والدوامات، لكنها تعطي تقريباً سريعاً للأشكال الانسيابية.

بعد تدريب إضافي على 450 عينة فقط، انخفض خطأ التنبؤات إلى 0.36% — أي ست مرات أدق من التدريب من الصفر على نفس الكمية الصغيرة من البيانات. هذا النهج يقلل بشكل حاد من الإنتروبيا الإنتروبيا — مقياس عدم اليقين — في التوقعات، أي أن النموذج يصبح أكثر ثقة في تقديراته.

الأداة عبر الإنترنت تتيح بالفعل تغيير شكل الجناح في المتصفح ورؤية النتيجة فوراً — تصوراً لتوزيع الضغط والقوى الهوائية. المطورون أتاحوا الكود والبيانات للجميع: الآن يمكن لأي باحث إعادة تدريب النموذج لمهامه الخاصة — على سبيل المثال، لتحسين شفرات التوربينات أو هياكل سيارات السباق الانسيابية.