Современная технология достигла нового уровня благодаря человеку из США, которая разработала метод сочетания нейросетей с физическими законами. Этот подход позволяет искусственному интеллекту не только учиться на данных, но и учитывать фундаментальные принципы физики, что повышает точность и эффективность его работы.
Роуз Ю, профессор из Калифорнийского университета в Сан-Диего, является ведущей в области физически ориентированного глубокого обучения. Ее уникальная методика заключается в том, что она внедряет физические законы прямо в архитектуру нейросетей, что позволяет им выполнять задачи значительно быстрее и точнее.
Она начала с моделирования дорожного движения в Лос-Анджелесе, где представила потоки транспорта как жидкости, а дороги — как графы с узлами и рёбрами. Такой подход позволил предсказывать пробки за час вперед с высокой точностью, что привело к внедрению этой системы в Google Maps в 2018 году.
Но это лишь начало. Ю добилась значительных успехов в моделировании турбулентных явлений — эффектов, подобных образованию вихрей в кофе или океане. Ее нейросети в 20 раз ускорили расчет двухмерных моделей и в тысячу раз — трехмерных, основываясь на результатах существующих симуляций. Эти разработки нашли применение в управлении дронами и системах контроля термоядерных реакторов.
Недавно Ю создала комплекс ИИ-ассистентов, получивший название AI Scientist. Эти системы могут автоматически выявлять физические закономерности в данных. Например, алгоритм самостоятельно обнаружил такие принципы, как скорость света и вращательная симметрия, без каких-либо указаний со стороны человека.
В ближайшие годы исследователь планирует выпустить универсальную модель, которая сможет работать с различными типами данных — текстами, изображениями, видео и числами. По словам Ю, цель — освободить ученых от рутинных задач и дать им возможность сосредоточиться на творческих аспектах научных исследований. Однако прогресс в этой области вызывает определенное удивление относительно того, что еще способны достигнуть человек и ИИ вместе в будущем.
Источник: @droidergram
