物理信息机器学习如何重新定义人工智能应用？

在向前迈出重大一步的过程中，人工智能与物理的整合，即“物理信息机器学习”，正在重塑人工智能能力的格局。虽然像ChatGPT这样的模型的语言能力占据了聚光灯，但人工智能深入物理领域对于解决机器人技术、科学和工程领域的复杂挑战变得至关重要。

电动汽车和医疗创新中的现实世界潜力

旅程始于认识到人工智能在实际应用中的巨大潜力。电动汽车将受益匪浅，能够延长其续航里程和效率。同样，在医疗领域，随着拥有物理知识的人工智能有助于为癌症患者提供个性化护理，可能会见证范式转变。

在能量管理至关重要的Formula E赛车领域，WAE Technologies开创了使用物理信息神经网络的方法。其专门部门Elysia利用这项技术优化电池管理，在全面电气化的比赛中提供现实世界的优势。同样的原则可能应用于消费类电动汽车，有望延长电池寿命并提高性能。

进军医疗前沿，Oden计算工程与科学研究所探索将物理信息机器学习整合到癌症患者护理中。数字孪生的概念，通过持续数据和机器学习镜像患者的状况，为个性化治疗提供了一条有希望的途径。虽然这种方法仍处于早期阶段，但关于潜在临床试验的讨论表明了医疗人工智能所采取的雄心勃勃的举措。

用Dexterity重新定义机器人技术

在机器人领域，开创性公司Dexterity将机器学习与现实世界的物理模型相结合，以应对堆叠箱子的艰巨任务。挑战在于现实世界物体的不可预测性——不同的重量、变化的内容以及放置后的沉降。通过纳入对这些动态的全面理解，Dexterity旨在彻底改变卡车装载，这是一项以前被认为在没有物理信息模型的情况下几乎不可能完成的任务。

Dexterity的首席执行官Samir Menon强调，在处理现实世界场景中固有的复杂性时，建模的精确性至关重要。值得注意的是，物体在其有形表现中并不总是符合理想化的行为模式。有效导航和缓解这些细微的差异需要部署一个高度复杂的模型——该模型具备动态适应周围环境多方面复杂性的能力。

通过物理信息机器学习探索人工智能的未来

虽然将物理整合到机器学习中展示了巨大的前景，但必须认识到科学界内的谨慎乐观态度。研究人员和专家对围绕其他形式的人工智能（如聊天机器人和艺术生成模型）的炒作持谨慎态度，这些模型往往引人注目，但可能缺乏实用性。布朗大学机器学习研究小组负责人Karianne Bergen强调需要平衡的观点。科学机器学习的核心在于为理解系统（特别是那些尚未完全理解的系统）提供新见解的途径。

随着物理信息机器学习的黎明展开，关于这种创新方法未来轨迹的问题依然存在。它是否真的能释放人工智能在解决复杂现实世界挑战方面的全部潜力，还是我们正处于另一个人工智能炒作周期的边缘？物理与机器学习的交叉点蕴含着前所未有的进步，但旅程才刚刚开始。