新闻与观点 2026年8月19日 HydroGym计算环境教会代理人流体流动控制策略，这些策略可以应用于他们以前未遇到过的场景。作者：Clara M. Velte Clara M. Velte在丹麦技术大学土木与机械工程系工作，地址：丹麦2800 Kongens Lyngby。湍流流体流动在物理学和工程学中是一个持久的挑战：它干扰航空，降低风力涡轮机的效率。在人体内，受到干扰的血流甚至可能导致循环系统的问题。湍流也是复杂和不可预测的，因此制定控制策略极其困难。现在，Lagemann 等人在《自然》上发表文章，报告HydroGym的开发，这是一个训练人工智能模型的平台，模型通过试错学习控制流体流动。作者表明，在一个流体流动环境中学习的控制策略可以在没有进一步训练的情况下转移到更复杂的环境中。如果这些控制策略能够通过实验验证，HydroGym可能会对流体动力学之外的领域产生深远影响。参考文献 Lagemann, C. 等。《自然》，https://doi.org/10.1038/s41586-026-10917-6 (2026)。文章 Google 学术 James, S., Ma, Z., Arrojo, D. R. & Davison, A. J. IEEE机器人自动化快报 5, 3019–3026 (2020)。文章 Google 学术 Velte, C. M. 《非平衡湍流：朝向改进理解的经验-理论结合方法，后Kolmogorov时代》。博士论文，丹麦技术大学 (2026)。下载参考文献 竞争利益 作者声明没有竞争利益。