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 известная теория Эйнштейна только что преодолела самый большой вызов за всю историю

Математика, которую Альберт Эйнштейн разработал для описания гравитационного механизма физической Вселенной в начале 20 века,…

21.11.2024

Почти треть всех звезд может содержать остатки планет, подобных Земле

В последние годы астрономы разработали методы измерения содержания металлов в звездах с чрезвычайной точностью. Обладая…

20.11.2024

Новая технология печати ДНК может произвести революцию в том, как мы храним данные

Какими бы эффективными ни были электронные системы хранения данных, они не имеют ничего общего с…

19.11.2024

У этого странного кристалла две точки плавления, и мы наконец знаем, почему

В 1896 году немецкий химик Эмиль Фишер заметил нечто очень странное в молекуле под названием…

19.11.2024

Ученые впервые раскрыли форму короны черной дыры

Если вам посчастливилось наблюдать полное затмение, вы наверняка помните ореол яркого света вокруг Луны во…

19.11.2024

Ученые обнаружили галактики-монстры, скрывающиеся в ранней Вселенной

В ранней Вселенной, задолго до того, как они успели вырасти, астрономы обнаружили то, что они…

19.11.2024