Как машинное обучение, информированное физикой, может переопределить приложения ИИ?
- Физически обоснованное машинное обучение повышает эффективность электромобилей и увеличивает их запас хода. В здравоохранении оно позволяет персонализировать лечение рака с помощью цифровых двойников.
- WAE Technologies использует нейронные сети, основанные на физических законах, для преимущества в Формуле E. Институт Одена исследует применение машинного обучения в лечении рака, что намекает на клинические испытания.
- Dexterity интегрирует физику в машинное обучение для точного выполнения реальных задач, революционизируя такие вызовы, как складирование коробок и погрузка грузовиков.
В грандиозном шаге вперед интеграция искусственного интеллекта и физики, известная как «машинное обучение, информированное физикой», меняет ландшафт возможностей ИИ. Хотя лингвистическое мастерство в таких моделях, как ChatGPT, захватило внимание, необходимость для ИИ углубляться в сферы физики стала первостепенной для решения сложных задач в робототехнике, науке и инженерии.
Реальный потенциал в электромобилях и инновациях в здравоохранении
Путешествие начинается с признания огромного потенциала, который ИИ несет для осязаемых приложений. Электромобили могут получить огромную выгоду, способствуя увеличению их запаса хода и эффективности. Аналогично, сфера здравоохранения может стать свидетелем парадигмального сдвига, поскольку ИИ, вооруженный знаниями физики, способствует персонализированной помощи пациентам с раком.
В мире гонок Формулы Е, где управление энергией имеет первостепенное значение, компания WAE Technologies является пионером в использовании нейронных сетей, информированных физикой. Elysia, их специализированное подразделение, использует эту технологию для оптимизации управления батареями, обеспечивая реальное преимущество в полностью электрических гонках. Те же принципы могут быть потенциально применены к потребительским электромобилям, обещая продлить срок службы батареи и улучшить производительность.
Выходя на фронт здравоохранения, Институт вычислительной инженерии и наук Оден исследует интеграцию машинного обучения, информированного физикой, в уход за пациентами с раком. Концепция цифрового двойника, отражающего состояние пациента через непрерывные данные и машинное обучение, представляет собой многообещающий путь для персонализированного лечения. Хотя подход находится на ранних стадиях, обсуждения потенциального клинического испытания указывают на амбициозные шаги, предпринятые в медицинской сфере ИИ.
Переосмысление робототехники с помощью ловкости
В мире робототехники компания Dexterity, являющаяся пионером, объединяет машинное обучение с моделями реальной физики для решения сложной задачи штабелирования коробок. Проблема заключается в непредсказуемой природе реальных объектов — различный вес, меняющееся содержимое и оседание после размещения. Включая всестороннее понимание этих динамических процессов, Dexterity стремится революционизировать погрузку грузовиков, предприятие, ранее считавшееся почти невозможным без моделей, информированных физикой.
Самир Менон, генеральный директор Dexterity, подчеркивает первостепенную важность точности моделирования при столкновении со сложностями, присущими реальным сценариям. Следует отметить, что объекты в их осязаемых проявлениях не всегда соответствуют идеализированным моделям поведения. Эффективная навигация и смягчение этих нюансированных вариаций требует развертывания высоко sophisticated модели — наделенной способностью динамически адаптироваться к многогранным сложностям окружающей среды.
Будущее ИИ, исследуемое через машинное обучение, информированное физикой
Хотя интеграция физики в машинное обучение демонстрирует огромный потенциал, важно признать осторожный оптимизм в научном сообществе. Исследователи и эксперты насторожены к хайпу вокруг других форм ИИ, таких как чат-боты и модели генерации изображений, которые часто привлекают внимание, но могут не иметь практической ценности. Карианн Берген, возглавляющая группу исследований машинного обучения в Университете Брауна, выделяет необходимость сбалансированного взгляда. Научное машинное обучение, по своей сути, предлагает путь к получению новых знаний о системах, особенно тех, которые не полностью понятны.
По мере того как рассвет машинного обучения, информированного физикой, разворачивается, остаются вопросы о будущей траектории этого инновационного подхода. Разблокирует ли он действительно весь потенциал ИИ в решении сложных реальных проблем, или мы находимся на краю очередного цикла хайпа вокруг ИИ? Пересечение физики и машинного обучения является ключом к беспрецедентным достижениям, но путешествие только начинается.
Самые умные крипто-энтузиасты уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Амир Шейх
Амир — технологический журналист с почти шестилетним опытом работы в индустриях криптовалют и технологий. Он окончил университет MAJ, получив степень MBA по финансам и маркетингу. Сейчас он работает в Cryptopolitan, где освещает последние события на рынке криптовалют и прогнозы цен.
