Обучение точной аэродинамической модели сродни кулинарному искусству: сначала повар осваивает сотни рецептов, чтобы уловить общие принципы, а затем легко доводит до совершенства конкретное блюдо. Инженеры создали AeroTransformer — нейросетевую архитектуру, обученную на огромном наборе данных, — и «скормили» ему 30 тысяч разных форм крыльев, целую галактику кулинарных идей галактику. В расчётах воздух ведёт себя как вода в кастрюле вода: плавно обтекает поверхности, что позволяет использовать упрощённое компьютерное предсказание, основанное на уравнениях потенциального течения — этот метод игнорирует вязкость и завихрения, но даёт быстрое приближение для плавных форм.

После дообучения всего на 450 образцах ошибка предсказаний упала до 0,36% — в шесть раз точнее, чем при обучении с нуля на том же малом количестве данных. Такой подход резко снижает энтропию энтропию — меру неопределённости — в прогнозах, то есть модель становится увереннее в своих оценках.

Онлайн-инструмент уже позволяет в браузере менять форму крыла и сразу видеть результат — визуализацию распределения давления и аэродинамических сил. Разработчики выложили код и данные в открытый доступ: теперь любой исследователь может дообучить модель для своих задач — например, для оптимизации лопаток турбин или обтекаемых кузовов гоночных автомобилей.