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

Самый ранний из когда-либо замеченных мерцающих квазаров может объяснить чудовищные черные дыры

Астрономы обнаружили самый ранний из известных мерцающих квазаров, свет которого прошел более 13 миллиардов лет,…

13.06.2026

Гигантский подземный детектор опубликовал первые важные открытия о призрачных частицах

НЬЮ-ЙОРК (AP) – Массивный подземный детектор, нацеленный на понимание загадочных частиц-призраков в нашей Вселенной, в…

12.06.2026

Затерянный мир, почти такой же большой, как Марс, возможно, когда-то вращался вокруг нашего Солнца

В нашей Солнечной системе, возможно, когда-то был дополнительный мир, которого больше не существует.Этот давно потерянный…

10.06.2026

НАСА раскрывает экипаж Артемиды III для следующего большого шага к Луне

НЬЮ-ЙОРК (AP) – НАСА во вторник обнародовало экипаж своей миссии «Артемида III», следующего шага в…

10.06.2026

Ученые смоделировали ядерные осадки в лаборатории и получили сюрприз

Мы надеемся, что ядерные осадки, независимо от того, вызваны ли они преднамеренными или случайными событиями,…

09.06.2026

Странные звезды подозрительно выглядят так, будто они пожирали планеты

Если кто-то появляется с крошками на подбородке, естественно задаться вопросом, куда делось печенье.Астрономы задавали тот…

09.06.2026