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

Нейтринная алхимия: частицы-призраки Солнца наконец поймали трансформирующие атомы

Тысячи метров под землей, в хтонических глубинах земной коры, ученые наконец-то поймали солнечные нейтрино в…

13.12.2025

Марс оказывает удивительное влияние на климат Земли, обнаружили ученые

Климат Земли колебался между ледниковыми периодами и более теплыми периодами в течение миллионов лет, что…

12.12.2025

Лучший метеоритный дождь 2025 года вот-вот осветит небо – вот ваш путеводитель

Наступил декабрь, а вместе с ним и пиковый метеорный сезон в северном полушарии.Именно в это…

12.12.2025

Экзопланеты «СуперЮпитер» могут выглядеть не так, как мы когда-либо видели

Юпитер — самая большая планета Солнечной системы. Это также одна из крупнейших планет во Вселенной.…

11.12.2025

НАСА подтверждает, что потеряло контакт с марсианским орбитальным аппаратом MAVEN

НАСА официально потеряло контакт с космическим кораблем, который находился на орбите Марса с 2014 года.Космический…

11.12.2025

Австралийским детям теперь запрещен доступ в социальные сети. Эти страны могут быть следующими.

После нескольких месяцев ожиданий и дебатов в Австралии вступил в силу запрет на социальные сети.Молодые…

10.12.2025