---
title: "Mühendislik ve teknoloji · Simülasyonlar · Simülasyon Hipotezi"
url: https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/engineering
description: "Kanatların üzerindeki hava akışı, yük altındaki yapılar, üretimden önce çipler, inşadan önce robotlar."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Simülasyon Hipotezi (simulation-hypothesis.com)"
---

[Simülasyonlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations)alan 9 / 18

# Mühendislik ve teknoloji

Kanatların üzerindeki hava akışı, yük altındaki yapılar, üretimden önce çipler, yapılmadan önce robotlar.

Bugün hiçbir şey önce simüle edilmeden neredeyse inşa edilmiyor. Son elli yılda simülasyon, fiziksel prototiplerin çoğunun yerini aldı. En eski biçimi olan fiziksel ölçekli model hâlâ kullanılıyor.

## Akış

### Aerodinamik

Kanatların, arabaların, binaların ve rüzgâr türbinlerinin üzerinden akan hava.

Yanıtladığı soru: Ne kadar sürükleme, ne kadar kaldırma var ve akış nerede ayrılır?

Dışarıda bıraktığı: Türbülans çözülmez, modellenir; bu yüzden ince ayrılma ayrıntısı yaklaşıktır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite ya da şirket HPC kümesi, vaka başına günler Şu tarihten beri: 1962 Hess ve Smith'in uçak biçimleri için panel yöntemi

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Türbülans

Türbülanslı bir akışın her girdabı, en büyük döngüden en küçüğüne kadar doğrudan çözülür.

Yanıtladığı soru: Daha ucuz modeller yaklaşık olarak ele alabilsin diye türbülans gerçekte ne yapıyor?

Dışarıda bıraktığı: Orta Reynolds sayılarıyla sınırlıdır; gerçek akışlar en büyük makineleri geride bırakır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık bir ulusal süper bilgisayar, haftalarca büyük bir pay Şu tarihten beri: 1972 Orszag ve Patterson'ın ilk 3B doğrudan sayısal simülasyonu

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Fiziksel ölçekli modeller

Rüzgâr tünelleri, dalga tankları, nehir modelleri ve sarsma masaları: en eski simülasyonlar, ve sayısal olanları denetlemek için hâlâ kullanılıyorlar.

Yanıtladığı soru: Gerçek akış, bilgisayarın öngördüğüyle örtüşüyor mu?

Dışarıda bıraktığı: Ölçek etkileri, küçük bir modelin her zaman tam boyutlu şey gibi davranmadığı anlamına gelir.

Çalıştığı yer: hiçbir bilgisayar. dijital hesaplama yok; yerine gerçek hava, su ya da sarsma masası Şu tarihten beri: 1871 Frank Wenham ilk rüzgâr tünellerinden birini kurdu

[Fiziksel analog](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-analogue)taban: Alanlar

### Kavitasyon simülasyonu

Gemi pervaneleri, pompalar ve valflerin çevresinde, hızlı hareket eden sıvıda oluşan ve şiddetle çöken kabarcıklar.

Yanıtladığı soru: Kavitasyon bu pervaneyi ya da pompayı nerede aşındıracak ve tasarımı buna göre nasıl yaparız?

Dışarıda bıraktığı: Kabarcık çöküşü, çoğu simülasyonun her yerde çözümlemeye gücünün yetmediği ince ölçeklerde gerçekleşir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir üniversite ya da tersane kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1988 1988'e gelindiğinde, pervanelerin çevresindeki kavitasyonlu akışın erken hesaplamalı modelleri

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Çok fazlı ve boru hattı akışı

Boru hatlarında, kuyularda ve işleme tesisinde birlikte hareket eden petrol, gaz, su ve çamurlar.

Yanıtladığı soru: Boru hattı sorunsuz çalışacak mı, yoksa sıvı ve gaz tıkaçları onu boğacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Ani tıkaç oluşumu hâlâ güvenilir biçimde tahmin edilmesi en zor şeylerden biridir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir enerji şirketinin kümesi, boru hattı durumu başına saatler Şu tarihten beri: 1979 1979'a gelindiğinde, açık deniz petrol ve gaz boru hatları için erken çok fazlı akış modelleri

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Buz birikimi simülasyonu

Uçuşta uçak kanatlarına, rüzgârda ise rüzgâr türbini kanatlarına yapışarak donan aşırı soğumuş su damlacıkları.

Yanıtladığı soru: Ne kadar buz birikecek ve buz çözme ona yetişecek mi?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek bulut damlacığı boyutları ve karışık fazlı buz, standart test koşullarının varsaydığından daha çok değişir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir havacılık laboratuvarı kümesi, buzlanma durumu başına saatler Şu tarihten beri: 1988 1988'e gelindiğinde, erken hesaplamalı buzlanma kodları uçak sertifikasyonunu destekliyor

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Fizik bilgili sinir ağları

Bir sinir ağı, çıktılarının hem bir yönetici diferansiyel denklemi hem de gözlenen veriyi aynı anda sağlaması için eğitilir.

Yanıtladığı soru: Bir ağ, bir kısmi diferansiyel denklemin çözümünü az ya da hiç ağ örgüsü olmadan öğrenebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Eğitim, katı ya da türbülanslı problemlerde yavaş ve güvenilmezdir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık Otomatik türev almayla gradyan tabanlı eğitim Şu tarihten beri: 2017 Physics informed deep learning, part I (2017) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1711.10561)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Sinirsel işleçler

Bir ağ, sınır koşulu gibi bir fonksiyondan bir kısmi diferansiyel denklemin çözümüne giden eşlemeyi öğrenir; böylece yeni girdilere tek geçişte yanıt verilir.

Yanıtladığı soru: Eğitilmiş bir model, bütün bir kısmi diferansiyel denklem ailesini anında çözebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Eğitim için çok sayıda çözücü çalışması gerektirir ve ekstrapolasyonda zayıftır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık Pahalı veri üretimi, sonra hızlı çıkarım Şu tarihten beri: 2019 DeepONet: learning nonlinear operators (2019), followed by Fourier neural operators (2020) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1910.03193)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Graf ağlı öğrenilmiş simülatörler

Simülasyon verisiyle eğitilmiş bir çizge sinir ağı, akışkanları, kumaşı ve katıları taklit etmek için parçacıkları ya da ağ düğümlerini ileri doğru adımlar.

Yanıtladığı soru: Bir sinir ağı, akışkanlar ve biçim değiştiren nesneler için bir fizik çözücünün yerini alabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Hatalar uzun açılımlarda birikir ve korunum garanti edilmez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık Çözücü verisi üzerinde eğitim, daha hızlı ilerletme Şu tarihten beri: 2020 Learning to simulate complex physics with graph networks (2020) [kaynak](https://arxiv.org/abs/2002.09405)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)taban: Alanlar

### Öğrenilmiş akışkan çözücüleri

Bir evrişimli ağ, duman ve sıvı simülasyonunu hızlandırmak için ızgara tabanlı bir akışkan çözücünün basınç izdüşümü adımının yerini alır.

Yanıtladığı soru: Eğitilmiş bir ağ, sıkıştırılamaz bir akış çözücüsünü çok daha hızlı hale getirebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Kararlılık ve doğruluk yalnızca eğitime benzeyen akışlarda sınanmıştır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık Çözücü verisi üzerinde eğitim, hızlı çıkarım Şu tarihten beri: 2016 Accelerating Eulerian fluid simulation with convolutional networks (2016) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1607.03597)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Akışkan akışı için kafes gazı özdevinirleri

Basit çarpışma kurallarıyla bir kafeste sıçrayan parçacıklar; büyük ölçekte bir sıvının ya da gazın akışını, içine akışkanlar mekaniği denklemleri yerleştirilmeden yeniden üretir.

Yanıtladığı soru: Bir akışkanın akışı, bir örgü üzerindeki basit parçacık kurallarından doğabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Ayrık parçacıkların gürültüsü ve Galileo değişmezliğinin olmaması doğruluğu sınırlar; bu yüzden yerini başkası aldı.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^11 FLOPS yaklaşık milyonlarca düğüm noktalı bir örgüde bit düzeyinde kurallar. Şu tarihten beri: 1986 Frisch, Hasslacher ve Pomeau'nun Navier-Stokes denklemi için örgü gazı otomatları. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.56.1505)

[Hücresel otomatlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-cellular-automata)[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)taban: Kurallar

### Kafes Boltzmann akış simülasyonu

Bir örgü üzerinde parçacık hız dağılımlarıyla temsil edilen akışkan; gözenekli kaya ya da kan damarları gibi karmaşık geometride akışı vermek için akar ve çarpışır.

Yanıtladığı soru: Bir akışkan çok karmaşık bir geometriden nasıl akar?

Dışarıda bıraktığı: Yöntem düşük Mach sayılarıyla sınırlıdır ve sınır işlemi dikkat ister.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık grafik ya da küme donanımında milyarlarca örgü hücresi. Şu tarihten beri: 1988 McNamara ve Zanetti'nin kafes gazı özdevinirlerini simüle etmek için Boltzmann denklemini kullanması. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.61.2332)

[Kafes alan kuramı](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-lattice)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Seyreltilmiş gaz doğrudan simülasyonu

Gazın sürekli bir akışkan olamayacak kadar seyrek olduğu yerlerde, uzayın kıyısında ya da küçücük kanalların içinde olduğu gibi, rastgele hareket ettirilen ve çarpıştırılan ince gaz molekülleri.

Yanıtladığı soru: İnce bir gaz, atmosferin kıyısında bir aracın çevresinden nasıl akar?

Dışarıda bıraktığı: Her simüle parçacık trilyonlarca gerçek parçacığı temsil eder, bu yüzden düşük hızlarda istatistiksel gürültü yüksektir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık milyarlarca simüle parçacık. Şu tarihten beri: 1963 Bird'ün sert küre gazında öteleme dengesine yaklaşımın doğrudan simülasyonu. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.1710976)

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Moleküller

### Rüzgâr çiftliği büyük girdap simülasyonu

Bir rüzgâr çiftliğinden geçen türbülanslı hava, her rotordan gelen kuvvetler eklenerek; art izlerinin nasıl etkileştiğini ve rüzgâr yönündeki türbinlerin gücünü nasıl kestiğini görmek için.

Yanıtladığı soru: Bir rüzgâr çiftliği kendi art izlerine ne kadar güç kaybeder?

Dışarıda bıraktığı: Türbin kanatlarının yerini kuvvet diskleri alır ve arazi ile atmosfer kararlılığı sonuçları değiştirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık onlarca türbinli, çok kilometrelik bir alanın büyük girdap çalışmaları. Şu tarihten beri: 2010 Calaf, Meneveau ve Meyers'in tam gelişmiş rüzgâr türbini dizisi sınır tabakalarının büyük girdap simülasyonu. [kaynak](https://doi.org/10.1063/1.3291077)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Akışkan-yapı etkileşimi

Hareket eden bir akışkan ve biçim değiştiren bir cisim birlikte çözülür; böylece kanatların, köprülerin ve kapakçıkların çırpınması, titreşimi ve flütteri öngörülebilir.

Yanıtladığı soru: Esnek bir yapı, çevresindeki akışta nasıl hareket eder?

Dışarıda bıraktığı: Ağ hareketi ve güçlü eklenmiş kütle etkileri bağlaşımı pahalı ve bazen kararsız kılar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık her adımda yinelenen eşleşik akışkan ve katı çözücüler. Şu tarihten beri: 1974 Hirt, Amsden ve Cook'un her hızdaki akışlar için keyfi Lagrange-Euler yöntemi. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2874%2990051-5)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Yangın dinamiği büyük girdap simülasyonu

Bir odada, tünelde ya da binada çıkan yangından yayılan sıcak gaz ve duman; ısının ve dumanın nasıl yayıldığını görmek için basit yanmayla, kaldırma kuvvetli türbülanslı bir akış olarak çözülür.

Yanıtladığı soru: Duman bu koridoru ne kadar çabuk dolduracak ve insanlar ne zaman çıkış yolunu göremeyecek?

Dışarıda bıraktığı: Yanma kimyası ve is basitleştirilmiştir; gerçek yakıtlar, pencereler ve mobilyalar yalnızca yaklaşık olarak tanımlanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık büyük bir bina yangını için bir kümede günler. Şu tarihten beri: 2000 McGrattan ve çalışma arkadaşlarının ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nden Fire Dynamics Simulator kullanım kılavuzu. [kaynak](https://doi.org/10.6028/nist.ir.6469)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

## Yapılar ve makineler

### Yapısal analiz

Yük, ısı ve titreşim altındaki köprüler, binalar, uçaklar ve parçalar.

Yanıtladığı soru: Zayıf nokta nerede ve ne kadar pay kaldı?

Dışarıda bıraktığı: İdealleştirilmiş malzemeler ve yükler varsayar; gerçek kusurlar fizikle değil, emniyet paylarıyla ele alınır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik iş istasyonu ya da küçük küme, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1956 Turner, Clough, Martin ve Topp'un uçak yapısal yöntemi

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Çarpışma simülasyonu

Çarpışmada biçim değiştiren ve içinde sanal yolcular bulunan araçlar.

Yanıtladığı soru: İçerideki insanları nasıl koruruz?

Dışarıda bıraktığı: Yolcu yaralanması, gerçek insan dokusu değişkenliğinden değil, manken modellerinden tahmin edilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir otomotiv üreticisinin HPC kümesi, çarpışma durumu başına saatler Şu tarihten beri: 1979 1979'a gelindiğinde, ulusal laboratuvarların açık sonlu eleman kodları araç çarpmalarını modelliyor

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Çok cisimli dinamik

Menteşelerle, yaylarla ve dişlilerle birleştirilmiş katı parçalar olarak makineler: süspansiyonlar, motorlar, robot kolları.

Yanıtladığı soru: Mekanizma tasarlandığı gibi hareket edecek mi ve yükler nereye gider?

Dışarıda bıraktığı: Parçalar katı ya da hafifçe esnek kabul edilir; ince titreşim kipleri atlanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir mühendislik masaüstü bilgisayarı, dakikalardan saatlere Şu tarihten beri: 1971 Sheth ve Uicker'ın mekanizma çözümlemesi için bilgisayar yöntemi

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Akustik ve titreşim

Odalardaki, motorlardaki ve şehirlerdeki ses dalgaları ile yapılardaki titreşim.

Yanıtladığı soru: Bu salon iyi bir akustik kalitesine ulaşacak mı ve bu köprü duyulur biçimde rezonansa girecek mi?

Dışarıda bıraktığı: Dalga etkilerinin ışınlara baskın geldiği düşük frekanslarda zorlanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küçük küme, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1968 Krokstad ve çalışma arkadaşları oda akustiğini ışın izlemeyle modelledi

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Yorulma ve çatlak büyümesi

Milyonlarca küçük yük döngüsünden bir yapının yavaş hasarı; büyüyen ve sonunda kırılan çatlaklar olarak izlenir.

Yanıtladığı soru: Bu parçanın değiştirilmesi gerekmeden önce kaç yıl ya da uçuş saati geçer?

Dışarıda bıraktığı: Üretimden kaynaklanan gerçek kusurlar, varsayılan idealleştirilmiş başlangıç çatlaklarından daha çeşitlidir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik iş istasyonu ya da küçük küme, parça başına saatler Şu tarihten beri: 1968 1968'e gelindiğinde, erken kırılma mekaniği yorulma ömrü bilgisayar kodları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Triboloji ve temas mekaniği

Yataklarda, dişlilerde ve eklemlerde hareketli yüzeyler arasındaki sürtünme, aşınma ve yağlama.

Yanıtladığı soru: Bu yatak ne kadar dayanır ve sürtünme ne kadar enerjiyi boşa harcar?

Dışarıda bıraktığı: Mikroskobik ölçekteki yüzey pürüzlülüğü yaklaşık olarak ele alınır; her parça için ölçülmez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir mühendislik masaüstü bilgisayarı, temas durumu başına saatler Şu tarihten beri: 1970 1970'e gelindiğinde, erken elastohidrodinamik yağlama bilgisayar modelleri

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Topoloji eniyilemesi

Yükler altında bir tasarım uzayına eklenen ve çıkarılan malzeme; mühendisin hiç çizmediği delikler ve payandalarla en hafif sert biçim ortaya çıkana kadar.

Yanıtladığı soru: Bu yükü yine de taşıyan en hafif şekil nedir?

Dışarıda bıraktığı: Eniyi şekilleri üretmek çoğu zaman zordur ve hesaba katılmayan yüklere karşı kırılgan olabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık milyonlarca değişkenli bir eniyileme döngüsü içinde sonlu eleman çözümleri. Şu tarihten beri: 1988 Bendsøe ve Kikuchi'nin yapısal tasarımda homojenleştirme yöntemiyle en uygun topolojileri üretmesi. [kaynak](https://doi.org/10.1016/0045-7825%2888%2990086-2)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Peridinamik kırılma modellemesi

Bir katı, aralıktan etkileşen noktalar olarak temsil edilir; böylece çatlaklar önceden bir çatlak yolu tanımlanmadan başlar, dallanır ve birleşir.

Yanıtladığı soru: Bir çatlak, kırılgan bir malzemede yolunu nasıl seçer?

Dışarıda bıraktığı: Etkileşim menzili ve arıza yasası malzemeye göre kalibre edilmelidir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık milyonlarca düğümlü ağsız çalışmalar. Şu tarihten beri: 2000 Silling'in süreksizlikler ve uzun menzilli kuvvetler için esneklik kuramını yeniden formüle etmesi. [kaynak](https://doi.org/10.1016/s0022-5096%2899%2900029-0)

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Yörünge enkazı ve uydu çarpışması modellemesi

Uydular, parçalar ve roket gövdeleri on yıllarca süren çarpışmalar ve bozunma boyunca izlenir; kendi kendilerini besleyip yararlı yörüngeleri kapatıp kapatmadığını bulmak için.

Yanıtladığı soru: Enkaz bir yörüngeyi kullanılamaz kılmadan önce kaç çarpışma olur?

Dışarıda bıraktığı: Küçük, izlenmeyen parçalar, gelecekteki fırlatmalar ve önlem alma davranışı belirsizdir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^11 FLOPS yaklaşık birçok yörünge popülasyonu üzerinde uzun Monte Carlo çalışmaları. Şu tarihten beri: 1978 Kessler ve Cour-Palais, yapay uyduların çarpışma sıklığı ve bir enkaz kuşağının oluşumu. [kaynak](https://doi.org/10.1029/ja083ia06p02637)

[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Sistem dinamiği](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-system-dynamics)taban: Kurallar

### Bağlı modellerin ortak simülasyonu

Her biri kendi aracında kurulmuş bir motorun, bir dişli kutusunun, bir denetleyicinin ve bir bataryanın ayrı simülasyonları, üzerinde anlaşılan zaman adımlarında veri alışverişi yaparak birlikte çalıştırılır.

Yanıtladığı soru: Farklı ekiplerce kurulmuş her alt sistem modeli birlikte çalıştığında bütün makine çalışır mı?

Dışarıda bıraktığı: Verileri sabit adımlarla takas etmek sayısal hata ekler ve katı bir bağlaşım kararsız hale gelebilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^10 FLOPS yaklaşık bir araç çevrimi için bir iş istasyonunda saatler. Şu tarihten beri: 2011 Blochwitz ve çalışma arkadaşlarının simülasyon modellerinin araçtan bağımsız değişimi için Functional Mock-up Interface'i. [kaynak](https://doi.org/10.3384/ecp11063105)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Ayrık olay](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-discrete-event)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)taban: Kurallar

## Elektronik ve bilgisayarlar

### Devre simülasyonu

Bir elektronik devredeki her gerilim ve akım, transistör transistör.

Yanıtladığı soru: Devre çalışır mı ve ne kadar güç çeker?

Dışarıda bıraktığı: Bileşen modelleri uydurulmuş yaklaşımlardır; gerçek silikon çipten çipe değişir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir mühendislik masaüstü bilgisayarı, çip bloğu başına dakikalar Şu tarihten beri: 1973 Nagel ve Pederson'ın SPICE'ı, Berkeley'deki genel devre simülasyon programı

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Nüfuslar

### Çip mantığı simülasyonu

Üretilmeden önce her seferinde bir saat çevrimi ilerletilerek çalıştırılan dijital bir çip tasarımı.

Yanıtladığı soru: Çip, üretim maliyeti harcanmadan önce doğru sonucu hesaplar mı?

Dışarıda bıraktığı: Zamanlama yaklaşıktır; çalışan bir simülasyon yine de üretildikten sonra başarısız olabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir tasarım iş istasyonu ya da küçük sunucu kümesi, çalıştırma başına saatler Şu tarihten beri: 1965 1965'e gelindiğinde, erken kapı düzeyi simülatörler dijital mantık tasarımlarını denetliyor

[Ayrık olay](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-discrete-event)[Kurallar ve durumlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-rules)taban: Kurallar

### Elektromanyetik

Antenlerin, devrelerin ve optik aygıtların çevresindeki radyo dalgaları, ışık ve alanlar.

Yanıtladığı soru: Bu anten ne kadar iyi ışıma yapar ve bu aygıt girişim sızdırır mı?

Dışarıda bıraktığı: Örgü sınırına yakın ince geometrik ayrıntı yumuşatılıp silinir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonu ya da küme, tasarım başına saatler Şu tarihten beri: 1966 Kane Yee'nin zaman uzayında sonlu farklar yöntemi

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Bilgisayar ağı simülasyonu

Yönlendiricilerden, bağlantılardan ve protokollerden akan paketler.

Yanıtladığı soru: Ağ iki katı trafiği sürdürebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Üretim ağlarında görülen gerçek donanım tuhaflıklarını ve trafik örüntülerini basitleştirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık dakikalardan saatlere süren bir masaüstü ya da küçük sunucu Şu tarihten beri: 1964 Leonard Kleinrock'un paket ağlarının kuyruk çözümlemesi

[Ayrık olay](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-discrete-event)taban: Kurallar

### Emülasyon ve sanal makineler

Bir makinenin başka bir makineyi komut komut tam olarak taklit etmesi; böylece yazılımı değişmeden çalışır.

Yanıtladığı soru: Bu eski ya da gelecekteki sistemi elimizdeki donanımda çalıştırabilir miyiz?

Dışarıda bıraktığı: Dikkatle eniyilenmedikçe gerçek donanımdan yavaş çalışır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir masaüstü bilgisayar, gerçek zamanlı ya da daha hızlı Şu tarihten beri: 1963 1963'e gelindiğinde, erken komut kümesi simülatörleri bilgisayar tasarımlarını var olmadan önce sınıyor

[Kurallar ve durumlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-rules)taban: Kurallar

### Yarı iletken aygıt simülasyonu

Devre düzeyinde bir modele dönüştürülmeden önce tek bir transistörün içindeki elektronlar ve katkı atomları.

Yanıtladığı soru: Bu transistörün şekli ve katkılaması, nasıl anahtarlama yaptığını nasıl değiştirir?

Dışarıda bıraktığı: En küçük transistör boyutlarında en çok önem kazanan kuantum etkilerini basitleştirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir yarı iletken şirketinin kümesi, aygıt başına saatler Şu tarihten beri: 1964 Gummel'in bipolar transistör için sayısal modeli

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Atomlar

### Ağ dijital ikizleri

Bir iletişim ağının gerçeğiyle eşgüdümlü tutulan sanal bir kopyası; değişiklikler uygulanmadan önce sınamak için.

Yanıtladığı soru: Bu değişiklik yapılsaydı ağa ne olurdu?

Dışarıda bıraktığı: Doğruluk telemetriye bağlıdır ve ölçek sınırlıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık Paket düzeyinde ya da öğrenilmiş modeller Şu tarihten beri: 2021 Digital twin networks: a survey (2021) [kaynak](https://doi.org/10.1109/JIOT.2021.3079510)

[Ayrık olay](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-discrete-event)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Kurallar

### Optik litografi simülasyonu

Bir maskeden ışığa duyarlı bir filme geçen ışık, bir çipe basılan devre örüntülerini, bulanıklık ve rezist kimyası dahil, öngörmek için.

Yanıtladığı soru: Bir maskedeki desen bir çipe amaçlandığı gibi basılacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Rezist kimyası ve minik boyutlardaki rastgele foton etkileri yaklaşık hesaplanır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir katman için tam çip simülasyonu. Şu tarihten beri: 1975 Dill'in direncin optik litografi pozlama modeli. [kaynak](https://doi.org/10.1109/t-ed.1975.18158)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Yarı iletken süreç simülasyonu

Bir transistörün üretim adımları: aşılama, yayılma ve oksitlenme; cihaz modelinden önce katkılama profillerini ve şekilleri öngörmek için izlenir.

Yanıtladığı soru: Belli bir üretim tarifi hangi katkı profilini ve şekli üretir?

Dışarıda bıraktığı: Nokta kusuru ve arayüz modelleri her yeni süreç için kalibrasyon gerektirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık iki ya da üç boyutlu yayınım ve tepkime çözümleri. Şu tarihten beri: 1979 Antoniadis ve Dutton'ın tam bir tümleşik devre üretim sürecinin bilgisayar simülasyonu için modelleri. [kaynak](https://doi.org/10.1109/t-ed.1979.19452)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Atomlar

### İşlemci ısıl modellemesi

Bir çipin ve paketinin katmanlarında akan ısı; işlevsel blokların değişen gücüyle yönlendirilir, sıcak noktaları bulmak ve kısıtlamayı ayarlamak için.

Yanıtladığı soru: İş yükü değiştikçe bir işlemci nerede aşırı ısınır?

Dışarıda bıraktığı: Model güç tahminleri kullanır; paket ve soğutma ayrıntıları toplu ele alınır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^8 FLOPS yaklaşık saniyeler içinde çalışan kompakt bir ısıl ağ. Şu tarihten beri: 2003 Skadron ve çalışma arkadaşlarının kompakt bir ısıl modelle sıcaklığa duyarlı mikromimarisi. [kaynak](https://doi.org/10.1145/859618.859620)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

### Fotonik kristal bant yapısı hesabı

Dielektrikin periyodik bir düzenindeki ışık, yayılabilen ve yayılamayan frekanslar için çözülür; dalga kılavuzları ve filtreler tasarlamak için.

Yanıtladığı soru: Periyodik bir yapı ışığın hangi renklerini engelleyebilir?

Dışarıda bıraktığı: Mükemmel periyodiklik varsayılır, bu yüzden düzensizlik, kayıplar ve sonlu boyut ayrıca eklenir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^10 FLOPS yaklaşık her dalga vektörü için düzlem dalga özdeğer çözümleri. Şu tarihten beri: 1990 Ho, Chan ve Soukoulis'in periyodik dielektrik yapılarda fotonik bir bant aralığını göstermesi. [kaynak](https://doi.org/10.1103/physrevlett.65.3152)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Yığılmış çip ısıl modellemesi

Dikey olarak üst üste yığılmış silikon katmanlarında, aralarındaki sıvıyla soğutulan ısı hareketi; yığının tasarımını belirleyecek kadar hızlı çözülür.

Yanıtladığı soru: Soğutucu kanallı bir çip yığını her katmanı sınırının altında tutabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek çiplerde modelin hücrelerinden çok daha küçük sıcak noktalar vardır, bu yüzden tepe sıcaklıkları küçümsenebilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^8 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonunda dakikalar. Şu tarihten beri: 2010 Sridhar ve arkadaşlarının katmanlar arası sıvı soğutmalı 3B çipler için 3D-ICE kompakt geçici ısıl modeli. [kaynak](https://doi.org/10.1109/iccad.2010.5653749)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Alanlar

## Robotik ve özerklik

### Robot simülasyonu

Bir fizik motorunda simüle edilmiş sensörleri ve motorları olan robotlar; gerçek dünyaya dokunmadan önce eğitilir ya da sınanır.

Yanıtladığı soru: Simülasyonda öğrenilen bir denetleyici gerçek robotta çalışır mı?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek dünyadaki temas ve sürtünmeyi tam olarak eşleştirmek hâlâ zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık GPU'lu bir masaüstü, gerçek zamanlı ya da daha hızlı Şu tarihten beri: 1983 1983'e gelindiğinde, erken çevrimdışı programlama simülatörleri endüstriyel robot kollarını planlıyor

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Bedenler

### Otonom araç testi

Nadir ve tehlikeli senaryolar boyunca milyonlarca sanal kilometre süren sürücüsüz yazılım.

Yanıtladığı soru: Sistem, bir milyon kilometrede bir yaşanan durumu nasıl ele alır?

Dışarıda bıraktığı: Kaç sanal kilometre sürülürse sürülsün, nadir gerçek dünya senaryolarını yakalamak hâlâ zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık paralel çalışan bir bulut GPU sunucusu filosu Şu tarihten beri: 2004 ilk ABD sürücüsüz araç büyük yarışmaları için simülasyon desteği

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Etmen tabanlı](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-agent-based)taban: Bedenler

### Sürü robotiği

Yerel kurallarla, çoğunlukla böceklerden ödünç alınmış kurallarla eşgüdüm sağlayan birçok basit robot.

Yanıtladığı soru: Yüz ucuz robot, tek bir pahalı robotun yapamadığını yapabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Basit simüle edilmiş robotlar gerçek sensör gürültüsünü ve pil sınırlarını yakalamaz.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir dizüstü bilgisayar, onlarca ila yüzlerce robotu simüle eder Şu tarihten beri: 1989 Gerardo Beni'nin sürü zekâsı ve hücresel robotik üzerine erken çalışması

[Etmen tabanlı](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-agent-based)taban: Bedenler

### Dijital ikizler

Canlı sensör verileriyle gerçek bir makine, tesis ya da binayla sürekli eşgüdümlü tutulan bir simülasyon.

Yanıtladığı soru: Neyin bozulmak üzere olduğu ve bu ayarı değiştirirsek ne olur?

Dışarıda bıraktığı: Doğruluk, kendisine sağlanan sensör verisiyle sınırlıdır; boşluklar ve kayma birikir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir bitki modelini sürekli güncelleyen bir bulut sunucusu Şu tarihten beri: 2002 Michael Grieves, bir ürünü canlı bir sanal modelle eşleştirmeyi önerdi

[Ayrık olay](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-discrete-event)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Bedenler

### Gezegen gezgini hareketliliği

Bir gezicinin tekerlekleri ve kolu, başka bir dünyadaki gevşek toprak ve kayayla, oraya hiç sürülmeden önce etkileşir.

Yanıtladığı soru: Gezici sıkışacak mı ve kolu numuneye ulaşabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Dünya dışı toprak yalnızca bir avuç iniş yerinden bilinir, bu yüzden davranışı ekstrapole edilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir uzay ajansının kümesi, arazi durumu başına saatler Şu tarihten beri: 1997 ilk başarılı Mars gezicisini destekleyen tekerlek-toprak simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)taban: Bedenler

### Dış iskelet ve protez denetimi

Birlikte hareket eden giyilebilir bir makine ve bir insan bedeni; denetim sistemi bir kişi giymeden önce ayarlanır.

Yanıtladığı soru: Cihaz kullanıcının hareketine yardım mı edecek, yoksa karşı mı çalışacak?

Dışarıda bıraktığı: Simüle edilmiş bedenler, bir kişinin belirli yaralanmasını ya da yürüyüşünü nadiren tam yakalar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir araştırma laboratuvarının masaüstü bilgisayarı, deneme başına gerçek zamanlı Şu tarihten beri: 1990 1990'a gelindiğinde, araştırma laboratuvarlarında erken motorlu dış iskelet denetim simülasyonları

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)taban: Bedenler

### GPU paralelli robot öğrenme ortamları

Bir pekiştirmeli öğrenme politikası dakikalar içinde eğitilebilsin diye, tek bir GPU'da aynı anda çalışan binlerce simüle robot.

Yanıtladığı soru: Büyük ölçekli paralel simülasyonla bir robot politikası ne kadar çabuk öğrenilebilir?

Dışarıda bıraktığı: Temas fiziği basitleştirilmiştir, bu yüzden aktarım özen ister.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık GPU üzerinde binlerce paralel fizik ortamı Şu tarihten beri: 2021 Isaac Gym: high performance GPU-based physics simulation for robot learning (2021) [kaynak](https://arxiv.org/abs/2108.10470)

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Bedenler

### Alan rastgeleleştirmeli simülasyondan gerçeğe eğitim

Bir politika, görünümü ve fiziği rastgele değişen bir simülatörde eğitilir; böylece gerçek dünyada da çalışır.

Yanıtladığı soru: Yalnızca simülasyonda eğitilmiş bir politika gerçek bir robotta işe yarar mı?

Dışarıda bıraktığı: Rastgeleleştirme aralıkları, simülasyon ile gerçeklik arasındaki gerçek farkı kapsamalıdır; bunu bilmek zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık Büyük rastgele eğitim çalışmaları Şu tarihten beri: 2017 Domain randomization for transferring deep neural networks from simulation to the real world (2017) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1703.06907)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Bedenler

### Türevlenebilir fizik simülasyonu

Gradyanların temaslardan ve hareketten geri akması için yazılmış bir fizik motoru; tasarımlar ya da denetleyiciler gradyan inişiyle ayarlanabilir.

Yanıtladığı soru: Bu denetleyici ya da tasarım sonucunu iyileştirmek için nasıl değişmelidir?

Dışarıda bıraktığı: Sert temaslar üzerinden hesaplanan gradyanlar gürültülüdür ya da yanıltıcıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık Birçok simülasyon adımı boyunca geriye geçişler Şu tarihten beri: 2016 A differentiable physics engine for deep learning in robotics (2016) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1611.01652)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Bedenler

### Çekişmeli sürüş senaryosu üretimi

Bir eniyileyici, kayıtlı sahnelerdeki diğer yol kullanıcılarının yollarını bozarak sürücüsüz bir sistemin başarısız olduğu durumları bulur.

Yanıtladığı soru: Hangi gerçekçi durumlar bir özerklik yığınını başarısız kılar?

Dışarıda bıraktığı: Sistemi başarısız kılan bir senaryo gerçek yollarda neredeyse hiç görülmeyebilir; bu yüzden başarısızlıkların ne sıklıkta olduğu hakkında pek bir şey söylemez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık Çok sayıda kapalı döngü simülasyon çalışması Şu tarihten beri: 2021 AdvSim: generating safety-critical scenarios for self-driving vehicles (2021) [kaynak](https://arxiv.org/abs/2101.06549)

[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Bedenler

### Sensör modelli açık sürüş simülatörleri

Otonom sürüşü geliştirmek ve sınamak için trafik, hava durumu, simüle kameralar ve lidarlı bir oyun motoru dünyası.

Yanıtladığı soru: Bir sürüş sistemi çeşitli koşullarda nasıl görür ve davranır?

Dışarıda bıraktığı: Sensör ve trafik gerçekçiliği gerçek dünyayla tam örtüşmez.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık GPU'larda gerçek zamanlı render Şu tarihten beri: 2017 CARLA: an open urban driving simulator (2017) [kaynak](https://arxiv.org/abs/1711.03938)

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Kurallar ve durumlar](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-rules)taban: Bedenler

### Öğrenilmiş bacaklı yürüyüş

Bacaklı bir robot için yürümeyi ve koşmayı öğrenen bir pekiştirmeli öğrenme politikası bir fizik simülatöründe eğitilir, sonra gerçek makineye aktarılır.

Yanıtladığı soru: Bir robot simülasyonda yürümeyi öğrenip gerçek zeminde dengesini koruyabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Ayak teması, motor gecikmeleri ve zemin yumuşaklığı modelden farklıdır, bu yüzden simülasyonda işleyen bir politika makinede başarısız olabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık yürüyüş biçimi başına saatlerden günlere GPU zamanı. Şu tarihten beri: 2018 Tan ve arkadaşlarının dört ayaklı robotlar için çevik hareketin simülasyondan gerçeğe öğrenilmesi. [kaynak](https://arxiv.org/abs/1804.10332)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Öğrenilmiş insansı yürüyüş

İki bacaklı, insan biçimli bir robotun çok çeşitli zeminlerde yürümesi için simülasyonda bir sinirsel denetleyici eğitilir; uyum sağlamak için kendi duyularının geçmişini kullanır.

Yanıtladığı soru: İnsan biçimli bir robot, hiç gerçek deneme yapmadan öğrenilmiş bir politikayla merdivenlerde, çimde ve yamaçlarda dışarıda yürüyebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Tam boyutlu bir insansı robotun düşmeleri tehlikeli ve maliyetlidir, bu yüzden test temkinlidir ve politikanın sınırları haritalanmamıştır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^17 FLOPS yaklaşık bir GPU kümesinde günler. Şu tarihten beri: 2023 Radosavovic ve çalışma arkadaşlarının pekiştirmeli öğrenmeyle gerçek dünya insansı yürüyüşü. [kaynak](https://arxiv.org/abs/2303.03381)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Drone uçuş simülasyonu

Pervaneli, sensörlü ve kameralı küçük hava araçları, özerklik geliştirmek ve bunu güvenle sınamak için simüle edilmiş rüzgâr ve fizik altında render edilmiş sahnelerde uçar.

Yanıtladığı soru: Bu uçuş yazılımı, yerden hiç kalkmadan önce insansız hava aracını dengede tutup engellerden kaçınacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Yere yakın, esintilerde ve engeller arasındaki aerodinamik basitleştirilmiştir; bu yüzden uç durumlar yalnızca gerçek bir dronda ortaya çıkar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık oyun sınıfı bir GPU'da gerçek zamanlı, ya da paralel binlerce çalışma. Şu tarihten beri: 2017 Shah ve çalışma arkadaşlarının AirSim'i, hava ve kara araçları için görsel ve fiziksel simülasyon. [kaynak](https://arxiv.org/abs/1705.05065)

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Öğrenilmiş drone yarışı

Bir kontrol politikası simülasyonda eğitilir; bir dört rotorlu aracı bir yarış parkurunda hızının sınırında uçurur, sonra gerçek hava aracıyla uçurulur.

Yanıtladığı soru: Öğrenilmiş bir denetleyici, bir insan şampiyon pilottan daha hızlı uçabilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Pist bilinir ve iyi aydınlatılmıştır; bu yüzden politikanın bilinmeyen yerlerde ya da kötü koşullarda işe yaradığı gösterilmiş olmaz.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık simülasyonda günlerce GPU eğitimi. Şu tarihten beri: 2023 Kaufmann ve çalışma arkadaşlarının derin pekiştirmeli öğrenmeyle şampiyon düzeyinde drone yarışı. [kaynak](https://doi.org/10.1038/s41586-023-06419-4)

[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Yumuşak robot simülasyonu

Kauçuksu malzemeden yapılmış bir robot, gerçek zamanlı denetlenebilecek kadar hızlı biçimde, sonlu elemanlarla biçim değiştiren bir katı olarak modellenir.

Yanıtladığı soru: Yumuşak kolun belirli bir noktaya ulaşması için odacıklardaki hava basıncı nasıl değiştirilmelidir?

Dışarıda bıraktığı: Lastik özellikleri sıcaklıkla ve yaşla değişir ve modelin hızı kaba bir ağ gerektirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^9 FLOPS yaklaşık bir iş istasyonunda gerçek zamanlı. Şu tarihten beri: 2013 Duriez'nin gerçek zamanlı sonlu eleman yöntemine dayalı esnek yumuşak robotların denetimi. [kaynak](https://doi.org/10.1109/icra.2013.6631138)

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Dokunsal sensör simülasyonu

Kamera tabanlı bir deri sensörünün nesnelere bastırıldığında yakalayacağı dokunma görüntüleri simülasyonda render edilir; böylece robot elleri hissetmeyi öğrenebilir.

Yanıtladığı soru: Bir robot, gerçek sensörleri yıpratmadan dokunarak nesneleri tutmayı öğrenebilir mi?

Dışarıda bıraktığı: Jelin yumuşak biçim değiştirmesi yaklaşık olarak render edilir; bu yüzden ince doku için simülasyon-gerçek farkları daha büyüktür.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^10 FLOPS yaklaşık oyun sınıfı bir GPU'da gerçek zamanlı. Şu tarihten beri: 2020 Wang ve arkadaşlarının görüntü tabanlı dokunsal sensörler için hızlı, açık kaynaklı bir simülatör olan TACTO'su. [kaynak](https://arxiv.org/abs/2012.08456)

[Gerçek zaman](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-real-time)[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Öğrenilmiş emülatörler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-learned)taban: Bedenler

## Uzay uçuşu ve enerji

### Uzay aracı yörüngeleri

Güneş'in, gezegenlerin ve uyduların kütleçekimi içinden geçen yollar, kütleçekimi yardımları dahil.

Yanıtladığı soru: Bu uyduya en ucuz güzergâh hangisi ve ne zaman fırlatırız?

Dışarıda bıraktığı: Bilinen kütle çekimi ve hiç bozucu etki olmadığını varsayar; gerçek seyrüsefer yine de rota düzeltmeleri gerektirir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir dizüstü bilgisayar, aday yörünge başına saniyeler Şu tarihten beri: 1959 ilk Ay görevleri için erken yörünge hesapları

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Atmosfere giriş

Saniyede kilometrelerce hızla atmosfere çarpan bir uzay aracı; çevresindeki şok dalgası ve ısıyla.

Yanıtladığı soru: Isı kalkanı hayatta kalacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Aşırı hızda nadir akış kimyası hâlâ etkin bir belirsizlik kaynağıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^15 FLOPS yaklaşık bir ulusal ya da üniversite HPC kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1958 1958'e gelindiğinde, erken balistik füze atmosfere yeniden giriş ısınma hesapları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Piller ve yakıt hücreleri

Bir hücre şarj olup yaşlanırken elektrotlar ve elektrolit boyunca hareket eden iyonlar ve elektronlar.

Yanıtladığı soru: Pilin yıpranmasını hızlandırmadan şarj nasıl daha hızlı yapılabilir?

Dışarıda bıraktığı: Binlerce döngü boyunca yaşlanma hâlâ tam simüle edilmek yerine ekstrapole edilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir üniversite kümesi, hücre tasarımı başına saatler Şu tarihten beri: 1993 Doyle, Fuller ve Newman'ın gözenekli elektrotlu pil modeli

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[İlk ilkeler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-first-principles)taban: Alanlar

### Roket motoru simülasyonu

Bir roket motorunun lülesinden genişleyen sıcak yanma gazı ve bunun, hayatta kalması gereken duvarlara bıraktığı ısı.

Yanıtladığı soru: Bu motor ne kadar itki üretir ve lüle ile duvarlar ısıya dayanır mı?

Dışarıda bıraktığı: Alevin kendisinin salınmaya başladığı yanma kararsızlığını öngörmek hâlâ zordur.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^16 FLOPS yaklaşık bir uzay ajansının ya da şirketinin süper bilgisayar payı, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1968 1968'e gelindiğinde, roket yanma odalarının erken hesaplamalı modelleri

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Uzay aracı ısıl ve güç simülasyonu

Güneş ışığı, gölge ve donanım değiştikçe bir uydunun içinden geçen ısı ve elektrik gücü.

Yanıtladığı soru: Uzay aracının her parçası güvenli sıcaklık ve güç bütçesi içinde kalacak mı?

Dışarıda bıraktığı: Yüzeylerin beklendiği gibi yaşlanıp bozulduğunu varsayar; yörüngedeki yıllar bunu her zaman doğrulamaz.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir uydu mühendisinin masaüstü bilgisayarı, yörünge durumu başına dakikalar Şu tarihten beri: 1965 1965'e gelindiğinde, yörüngedeki uydular için erken ısıl denge modelleri

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)taban: Bedenler

### Güneş ve rüzgâr çiftliği verim simülasyonu

Bir yıl boyunca güneş ışığı veya rüzgâr, bir çiftliğin panelleri ya da türbinleriyle eşleştirilerek ne kadar enerji üreteceği tahmin edilir.

Yanıtladığı soru: Bu çiftlik gerçekte ne kadar elektrik üretecek ve kurmaya değer mi?

Dışarıda bıraktığı: Tek bir olağandışı hava yılı yine de uzun vadeli ortalamadan keskin biçimde sapabilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^12 FLOPS yaklaşık bir geliştiricinin masaüstü bilgisayarı, alan başına dakikalar Şu tarihten beri: 1981 1981'e gelindiğinde, rüzgâr çiftliği yer seçimi için erken bilgisayarla rüzgâr kaynağı değerlendirmesi

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Alanlar

### Mega takımyıldız çarpışma riski

Ortak alçak yörüngelerdeki on binlerce uydu, yakın geçişleri, kaçınma manevralarını ve arızaların etkisini kestirmek için mevcut enkazla karşılaştırılarak izlenir.

Yanıtladığı soru: Bir mega takımyıldız kaç çarpışma ekler ve arızalı uyduları ne kadar hızlı kaldırması gerekir?

Dışarıda bıraktığı: Gelecekteki fırlatma oranları, arıza oranları ve operatör davranışı varsayımdır ve küçük izlenmeyen parçalar zayıf biçimde bilinir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık onlarca yıllık yörünge evrimi için bir kümede günler. Şu tarihten beri: 2017 Radtke ve çalışma arkadaşlarının mega takımyıldızların uzay enkazı ortamıyla nasıl etkileştiğine dair çalışması. [kaynak](https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2016.11.021)

[Parçacıklar ve N-cisim](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-particles)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)[Stokastik süreçler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-stochastic)taban: Kurallar

### Yakın geçiş çarpışma olasılığı

İki cismin öngörülen yörüngeleri, belirsizlikleriyle birlikte, birbirlerine yakın geçtiklerinde çarpışma olasılığını hesaplamak için kullanılır.

Yanıtladığı soru: Bu yakın geçişten kaçınmak için iticileri ateşlemeye değer mi?

Dışarıda bıraktığı: Yörünge belirsizlikleri çoğu zaman küçümsenir ve tek bir olasılık, hatanın varsayılan biçimine ağır biçimde bağlıdır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^6 FLOPS yaklaşık yakın geçiş başına saniyeler, binlerce nesne üzerinde çalıştırılır. Şu tarihten beri: 1999 Alfriend ve çalışma arkadaşlarının çarpışma olasılığındaki hataların çözümlemesi. [kaynak](https://doi.org/10.1023/a:1010056509803)

[Diferansiyel denklemler](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-equations)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-monte-carlo)taban: Kurallar

## İmalat ve malzeme işleme

### Metal döküm ve katılaşma

Bir kalıbı dolduran ve donan erimiş metal; kötü dolduğu ya da kusur oluşturacak biçimde büzüldüğü yerleri bulmak için izlenir.

Yanıtladığı soru: Bu döküm düzgün dolacak mı ve kusurlar nerede oluşacak?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek fırın ve kalıp koşulları, tek bir simüle edilmiş dökümden daha çok değişir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1985 1985'e gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Kaynak simülasyonu

Bir kaynağın çevresindeki dar bölgede metalin erimesi, karışması ve soğuması; biten parçayı eğip bükecek gerilmelerle birlikte.

Yanıtladığı soru: Kaynak dayanacak mı ve parça sonradan ne kadar bozulacak?

Dışarıda bıraktığı: Elle kaynağın her zaman sağlamadığı temiz, kararlı kaynak koşulları varsayar.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1975 1975'e gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Eklemeli imalat simülasyonu

Hareketli bir ısı kaynağıyla katman katman inşa edilen bir parça; bunun bıraktığı ısınma, erime ve artık gerilme izlenir.

Yanıtladığı soru: Bitmiş parça eğilir mi ya da çatlar mı ve yapı plakasında nasıl yönlendirilmeli?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek çözünürlükte tam parça simülasyonları çoğu üretim çizelgesi için hâlâ çok yavaştır.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1995 1995'e gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Metal şekillendirme ve presleme

Son biçimine preslenen, damgalanan ya da dövülen sac ya da sıcak kütük.

Yanıtladığı soru: Metal son şekline ulaşmadan çatlar mı ya da kırışır mı?

Dışarıda bıraktığı: Tekdüze bir başlangıç tabakası varsayar; gerçek malzeme partileri bundan daha çok değişir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^14 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1980 1980'e gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Talaşlı imalat simülasyonu

Metali talaş olarak kesen bir kesici takım; bunun doğurduğu kuvvetler, ısı ve aşınma.

Yanıtladığı soru: Aleti kırmadan ya da yüzey kalitesini bozmadan ne kadar hızlı kesebiliriz?

Dışarıda bıraktığı: Birçok parça boyunca takım aşınması hâlâ çoğunlukla ilk ilkelerden değil, geçmiş deneyimden tahmin edilir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1982 1982'ye gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

### Enjeksiyonlu kalıplama simülasyonu

Bir kalıbın boşluklarını dolduran ve soğuyarak son biçimini alan erimiş plastik.

Yanıtladığı soru: Kalıp eşit dolacak mı ve nerede eğrilecek ya da kusur gösterecek?

Dışarıda bıraktığı: Gerçek plastik partileri tam olarak nasıl aktıkları bakımından standart malzeme verilerinin varsaydığından daha çok değişir.

Çalıştığı yer: yaklaşık 10^13 FLOPS yaklaşık bir mühendislik firmasının kümesi, vaka başına saatler Şu tarihten beri: 1976 1976'ya gelindiğinde, bu üretim sürecinin erken bilgisayar simülasyonları

[Süreklilik alanları](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/methods#m-continuum)taban: Alanlar

[◂ İnsan davranışı ve toplum](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/human-society)[Şehirler, altyapı ve operasyonlar ▸](https://simulation-hypothesis.com/tr/simulations/cities-operations)