人工智能与物理学的融合，即所谓的“物理信息机器学习”，正以前所未有的速度重塑人工智能的格局。虽然像 ChatGPT 这样的模型展现出的语言能力备受瞩目，但人工智能深入物理学领域对于应对机器人、科学和工程等各个领域错综复杂的挑战而言，已变得至关重要。
电动汽车和医疗保健创新领域的实际潜力
这段旅程始于认识到人工智能在实际应用领域蕴藏的巨大潜力。电动汽车将从中受益匪浅，其续航里程和效率都将得到显著提升。同样，医疗保健领域也可能迎来范式转变，人工智能若能运用物理学知识，将有助于为癌症患者提供个性化治疗。
在能量管理至关重要的电动方程式赛车领域，WAE Technologies率先将基于物理原理的神经网络应用于赛车。其旗下专注于此的部门Elysia利用这项技术优化电池管理，从而在全电动赛车中带来实实在在的优势。同样的原理也有望应用于乘用电动汽车，从而延长电池寿命并提升性能。
奥登计算工程与科学研究所正进军医疗保健领域，探索将基于物理学原理的机器学习应用于癌症患者护理。数字孪生的概念，即通过连续数据和机器学习来模拟患者的病情，为个性化治疗提供了一条充满希望的途径。尽管该方法尚处于早期阶段，但关于潜在临床试验的讨论表明，医疗人工智能领域已取得了令人瞩目的进展。
利用灵巧性重新defi机器人技术
在机器人领域，先锋公司Dexterity将机器学习与现实世界的物理模型相结合，致力于解决堆垛箱子这一艰巨任务。挑战在于现实世界物体的不可预测性——重量各异、内容物会移动以及放置后会发生沉降。通过全面理解这些动态特性，Dexterity旨在革新卡车装载方式，而此前，如果没有基于物理模型的辅助，这项工作几乎是不可能完成的。
Dexterity首席执行官Samir Menon强调，在应对现实世界场景的复杂性时，建模的精确性至关重要。值得注意的是，物体的实际表现并非总是符合理想化的行为模式。为了有效地应对和缓解这些细微的差异，需要部署高度复杂的模型——一种能够动态适应周围环境多方面复杂性的模型。
通过物理学启发的机器学习探索人工智能的未来
将物理学融入机器学习展现出巨大的潜力，但科学界的谨慎乐观态度至关重要。研究人员和专家对围绕其他人工智能形式（例如聊天机器人和艺术生成模型）的炒作保持警惕，这些技术往往能吸引眼球，但可能缺乏实用性。布朗大学机器学习研究小组负责人卡里安妮·伯根强调了保持平衡视角的重要性。科学机器学习的核心在于提供一条途径，让我们能够深入了解系统，尤其是那些尚未被完全理解的系统。
随着物理学启发式机器学习的曙光初现，人们对这一创新方法的未来发展轨迹仍存有疑问。它能否真正释放人工智能在应对复杂现实世界挑战方面的全部潜力？或者我们是否正处于又一个人工智能炒作周期？物理学与机器学习的交汇蕴藏着前所未有的dent，但这段旅程才刚刚开始。
