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

Самая большая известная галактика имеет размер 1,7 миллиона световых лет, и мы не можем постичь масштабы

Вселенная может творить дикие безумства, особенно когда дело касается масштаба.От гигантских черных дыр до массивных…

22.08.2026

Есть один тип вождения, которого следует избегать, если вы хотите, чтобы аккумулятор вашего электромобиля прослужил в 2,5 раза дольше

Мы все знаем, как неприятно застрять позади неуверенного автомобилиста, но, в конце концов, есть что…

21.08.2026

Большой адронный коллайдер обнаружил атомное ядро ​​в форме кегли для боулинга

Каждый атом материи во Вселенной построен вокруг ядра.Это плотно упакованный пучок протонов и нейтронов, который…

21.08.2026

Этот простой трюк может наконец помочь вам сократить время на телефоне

Статистика того, сколько времени мы проводим, глядя на свои телефоны, позволяет читать отрезвляюще: индивидуальное использование,…

20.08.2026

Квантовая запутанность, возникшая из солнечного света, впервые в истории

Запутывание — один из лучших трюков в волшебном ящике квантовой физики: две частицы, которые при…

20.08.2026

Астрономы обнаружили самую быструю звезду, которую когда-либо видели, движущуюся со скоростью 15 500 миль в секунду

В экстремальных условиях в самом сердце галактики Млечный Путь все может стать немного странным.И под…

20.08.2026