https://digitrendz.blog/?p=20417 39岁西班牙数学家哈维尔·戈麦斯·塞拉诺与Google DeepMind合作，试图快速解决人类 已知最棘手的谜团之一—纳维-斯托克斯方程式，他本人也向媒体透露了这消息。这是七大 千禧年大奖难题之一，美国克莱数学学会为其解答提供100万美元奖金。 他透露被称为「纳维-斯托克斯行动」的计画已进行三年，由20人组成的团队迄今为止一 直保持完全保密，尽管Google DeepMind的负责人(去年诺贝尔化学奖得主)在一月份的采访 中无意中透露他们「接近解决一个千禧年大奖难题」，但没有说明是哪一个。他表示：「 我们将在未来一年或一年半内看到。」 戈麦斯·塞拉诺在布朗大学任教，这是他首次公开谈论这项研究。他解释说：「现在学界 普遍认为这个问题很快就会解决。」这个挑战可以追溯到19世纪，当时法国的亨利·纳维 和爱尔兰的乔治·加布里埃尔·斯托克斯分别於1822年和1845年独立发表了描述水和空气 等流体运动的方程式。根据流体温度、黏度和初始速度，这些方程式可以计算流体在之後 某时间的速度。自这些方程式被提出两个世纪以来，仍不清楚其解是否始终保持规律性或 者是否会发生爆炸(行为的突然变化)，就像平静海面上突然引发海啸一样。这些方程式对 於预测天气、洪水、飞机运动或血液流动等相关现象至关重要。 这个谜团似乎即将迎刃而解。戈麦斯·塞拉诺与其他四位学者构成团队，他们在普林斯顿 大学相识，现在分散在美国各地的不同机构。其中包括两位地球物理学家—来自台湾的赖 景尧和中国的王永吉-他们是计算南极洲冰融化的复杂模型的专家、三位数学家：澳英双 国籍的Tristan Buckmaster、西班牙的Gonzalo Cao Labora以及戈麦斯·塞拉诺本人-他是 在马德里工人阶级社区巴列卡斯桥长大的。 2014年加州理工学院的侯一钊团队确实取得了重大突破，这要归功於对问题的预先简化。 侯的团队没有使用纳维-斯托克斯方程式，而是使用瑞士数学家欧拉於1752年提出的一个 早期版本，该版本描述了理想、无黏性流体的运动。研究人员模拟了圆柱体内部的流体， 在某些初始条件下似乎产生了奇点。戈麦斯·塞拉诺的团队用机器学习神经网路来改进解 决方案并了解奇点的形成位置和方式。他们三年前发表的结果被视为是百万美元问题即将 解决的迹象。 这位西班牙数学家认为，世界上只有另外三个团队有可能解决这个谜团：前面提到的侯一 钊；埃及裔美国人Tarek Elgindi和义大利人Federico Pasqualotto 组成的搭档；以及由 Diego Córdoba领导的团队，这位53岁的马德里人在十多年前曾指导戈麦斯·塞拉诺在马 德里数学科学研究所的博士论文，内容是关於海浪如何破碎。 戈麦斯·塞拉诺刚与Google DeepMind参与了另一项历史性突破：AlphaEvolve，一个新的 高效解决复杂数学问题的AI。这位西班牙教授和他的美国同事陶哲轩（被视为当今最伟大 数学家）对该程式进行了四个月的训练，解决了50个难题。戈麦斯·塞拉诺说：「在75% 的案例中，它与人类的最佳结果相符。在另外20%的案例中有所改进。」 他认为：「我认为一个受过训练的人，如果阅读相关文献、大量编程并准备数月，或许可 以实现这一点。但AlphaEvolve在一天内就完成了。这才是真正的优势。它能成为极大加 速研究的工具。它将改变我们进行数学研究的方式。」 Google DeepMind负责人Demis Hassabis去年因创建AlphaFold2而赢得诺贝尔化学奖，这 是能预测所有2亿种已知蛋白质复杂结构的AI。该程式能在几分钟内完成过去需要数月工作 才能实现的任务。新型AlphaEvolve系统的革命之处在於它不是为了解决具体问题而创建的 系统而是广泛的语言模型，无需专业知识即可解决各种数学分支中的问题。 Hassabis预测AGI将在2030年左右问世。戈麦斯·塞拉诺则更为谨慎「有些人比我更大胆 ，他们预测在五年或十年内AI将达到史上最伟大数学家的水平。我不确定但我知道它的进 步速度极快。」 --

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