Физически основанный ИИ: революция в интеллекте с помощью законов природы

Возникновение физически основанного ИИ

За последние десять лет глубокое обучение кардинально изменило искусственный интеллект, обеспечив прорывы в распознавании изображений, обработке языка и играх. Однако остаются проблемы: неэффективность использования данных, уязвимость к сдвигам распределения данных, высокая энергозатратность и ограниченное понимание физических законов. По мере погружения ИИ в важные области, такие как климатология и медицина, эти ограничения становятся всё более критичными.

Почему физически основанный ИИ важен

Физически основанный ИИ — это новая парадигма, при которой модели машинного обучения направляются и ограничиваются законами физики. Этот подход использует века научных знаний, внедряя принципы, такие как законы сохранения и симметрии, непосредственно в модели ИИ. Преимущества включают:

• Повышенная эффективность использования данных: модели требуют меньше данных благодаря физическим приоритетам, что критично в областях с дефицитом данных.
• Надёжность и обобщаемость: модели с физическими ограничениями менее подвержены непредсказуемым ошибкам при работе с новыми ситуациями.
• Интерпретируемость и доверие: прогнозы, соответствующие известным физическим законам, более прозрачны и надежны.

Ключевые технологии физически основанного ИИ

Нейронные сети с физическими ограничениями (PINNs): эти сети включают физические ограничения, штрафуя за нарушение управляющих уравнений в функции потерь. Применяются в климатическом моделировании, биомедицине и др.

Нейронные операторы: такие модели, как Фурье-нейронные операторы, обучаются отображениям между функциональными пространствами, превосходя традиционные методы в прогнозировании погоды.

Дифференцируемое моделирование: позволяет оптимизировать физические модели сквозным способом, поддерживая обучение в задачах тактильной физики, нейронауки и робототехники.

Гибридные модели: сочетание методов, основанных на данных, с явными физическими кодами улучшает прогнозы в метеорологии, производстве и инженерии.

Задачи и перспективы

Сложности включают масштабируемость, работу с шумными и неполными данными, интеграцию с универсальными ИИ-моделями и строгую проверку моделей. Будущие направления — нейро-символическая интеграция, ИИ в реальном времени с учётом физических механизмов и автоматизированное открытие научных законов.

Роль сотрудничества

Достижения в физически основанном ИИ требуют тесного сотрудничества между исследователями машинного обучения, физиками и специалистами предметной области. Это междисциплинарное взаимодействие открывает путь к ИИ, способному рассуждать, экстраполировать и открывать новые научные законы, обещая революционные изменения для науки и общества.