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

Амбициозное исследование намекает на появление новых теорий темной энергии

Астрофизики как никогда близки к разгадке тайны того, что составляет почти 70 процентов Вселенной.Теперь опубликован…

28.01.2026

Если астероид упадет на Луну в 2032 году, последствия могут достичь Земли

В каждой ситуации есть светлая сторона. В 2032 году сама Луна может иметь особенно яркую…

28.01.2026

Микробы в космосе мутировали и развили замечательную способность

Коробка, полная вирусов и бактерий, завершила свой обратный путь на Международную космическую станцию, и изменения,…

27.01.2026

Светящийся железный слиток преследует туманность Кольцо – и никто не знает, почему

Мы знали о знаменитой туманности Кольцо уже почти 250 лет, но только сейчас астрономы обнаружили…

26.01.2026

Горячий черный лед может быть ответственен за дикий магнетизм Нептуна

Внутри ядер ледяных планет-гигантов давление и температура настолько экстремальны, что находящаяся там вода переходит в…

26.01.2026

Момент, которого мы так ждали: JWST приближается к «Глу Саурона»

Мы знаем, что произойдет с Солнцем и нашей Солнечной системой, потому что мы можем заглянуть…

24.01.2026