Новости

Искусственный интеллект не может справиться с хаосом, но обучение физике может помочь

Хотя системы искусственного интеллекта продолжают делать огромные шаги вперед, они все еще не особенно хороши в работе с хаосом или непредсказуемостью. Теперь исследователи считают, что нашли способ исправить это, обучая ИИ физике.

Функция Гамильтона, дает ИИ информацию обо всей динамической системе: всей энергии, содержащейся в ней, как кинетической, так и потенциальной.

Нейронные сети, разработанные для того, чтобы имитировать человеческий мозг как сложный, тщательно взвешенный тип ИИ, затем имеют «более полную картину» происходящего, и это может открыть возможности для того, чтобы заставить ИИ решать все более и более сложные проблемы.

«Гамильтониан — действительно особый соус, который дает нейронным сетям возможность изучать порядок и хаос», — говорит физик Джон Линднер из Университета штата Северная Каролина.

«Благодаря гамильтониану нейронная сеть понимает динамику, лежащую в основе, которую обычная сеть не может понять. Это первый шаг к физически подкованным нейронным сетям, которые могут помочь нам решить сложные проблемы».

Исследователи сравнивают введение функции Гамильтона с качающимся маятником — он дает ИИ информацию о том, как быстро маятник качается и его путь перемещения, а не просто показывает снимок маятника в какой-то момент времени.

Если нейронные сети понимают гамильтонов поток, то есть, где находится маятник, в этой аналогии, куда он может переместиться и какую энергию он имеет, — тогда они смогут лучше управлять введением хаоса в порядок, согласно новому исследованию.

Мало того, но они также могут быть построены, чтобы быть более эффективными: лучше предсказывать динамические, непредсказуемые результаты без огромного количества дополнительных нейронных узлов. Это помогает ИИ быстрее получить более полное представление о том, как на самом деле работает мир.

Чтобы протестировать свою недавно улучшенную нейронную сеть ИИ, исследователи сопоставили ее с общепринятым эталоном, называемым моделью Хенона-Хейлса, изначально созданным для моделирования движения звезды вокруг Солнца.

Гамильтонова нейронная сеть успешно прошла тест, правильно предсказав динамику системы в состояниях порядка и хаоса.

Улучшенный ИИ может использоваться во всех областях, от диагностики заболеваний до пилотирования автономных беспилотников.

Мы уже видели, как ИИ симулирует пространство, диагностирует проблемы со здоровьем, модернизирует фильмы и разрабатывает новые лекарства, и технология, условно говоря, только начинается — впереди еще много всего.

Исследование было опубликовано в Physical Review E.

Виктория Ветрова

Космос полон тайн...

Недавние Посты

«Важное открытие»: после многих лет исследований ученые обнаружили новую химическую реакцию

Особое наблюдение во время лабораторных экспериментов привело исследователей к прорыву на всю жизнь.После многих лет…

14.03.2026

Исследование предполагает, что женщины в космосе могут столкнуться со скрытым риском образования тромбов

Ни для кого не секрет, что длительное пребывание в условиях невесомости негативно сказывается на организме…

14.03.2026

Эта эпическая туманность выглядит как гигантский мозг, парящий в космосе

JWST сделал одно из самых устрашающе красивых изображений: светящееся облако газа и пыли, напоминающее гигантский…

14.03.2026

Самая энергичная частица-призрак, которую когда-либо видели, возможно, возникла из струй черных дыр

Представьте себе, что вы ловите одну каплю дождя и понимаете, что она упала из-за шторма…

13.03.2026

Самая большая в истории радиокарта неба обнаружила 13,7 миллиона скрытых объектов

Наш взгляд на космос полностью меняется в зависимости от того, как мы его наблюдаем.Теперь астрономы…

13.03.2026

Странный «чириканье» может раскрыть причину самых ярких сверхновых во Вселенной

Никогда ранее не наблюдавшийся «чириканье» в свете взрывающейся звезды дало новые подсказки о двигателе, приводящем…

12.03.2026