За последнее десятилетие глубокое обучение произвело революцию в искусственном интеллекте, став движущей силой прорывов в распознавании изображений, языковом моделировании и играх. Однако появились постоянные ограничения: неэффективность использования данных, отсутствие устойчивости к изменениям распределения, высокая потребность в энергии и поверхностное понимание физических законов. По мере того как внедрение ИИ углубляется в критически важные сектора — от прогнозирования климата до медицины — эти ограничения становятся неприемлемыми.
Аргументы в пользу ИИ, основанного на физике
Почему именно физика?
Современный ИИ, особенно модели больших языковых моделей (LLM) и модели для работы с изображениями, полагается на извлечение корреляций из огромных, часто неструктурированных наборов данных. Этот подход, основанный на данных, неэффективен в условиях нехватки данных, в критически важных для безопасности или физически управляемых средах.
ИИ, основанный на физике, напротив, использует:
* Индуктивные смещения через физические ограничения: внедрение симметрий, законов сохранения и инвариантностей сокращает пространство гипотез и направляет обучение к осуществимым решениям.
* Эффективность выборки: модели, использующие физические априорные данные, достигают большего с меньшими объёмами данных — критическое преимущество в таких областях, как здравоохранение и вычислительная наука.
* Устойчивость и обобщение: в отличие от «чёрных ящиков», модели с учётом физических данных менее склонны к непредсказуемым сбоям при экстраполяции за пределы распределения.
* Интерпретируемость и доверие: прогнозы, соответствующие известным законам, таким как сохранение энергии, более достоверны и объяснимы.
Обзор ИИ, основанного на физике
Нейронные сети, основанные на физике: рабочая лошадка
Нейронные сети, основанные на физике (PINNs), интегрируют физические знания, штрафуя нарушения управляющих уравнений (часто PDE) в функции потерь. За последние несколько лет это привело к появлению богатой экосистемы:
* В области климата и наук о Земле PINNs показали надёжные прогнозы для потоков на свободной поверхности со сложной топографией.
* В материаловедении и гидродинамике они моделируют распределение напряжений, турбулентность и нелинейное распространение волн с привлекательной эффективностью.
* В биомедицинском моделировании PINNs точно имитируют динамику сердца и развитие опухолей при редких наблюдениях.
Последние разработки (2024–2025):
* Унифицированный анализ ошибок теперь обеспечивает строгий разбор ошибок PINN, смещая акцент на более эффективные стратегии обучения.
* Physics-informed PointNet позволяет использовать решения PINN на нерегулярных геометриях без переобучения для каждой геометрии.
* Нейронные операторы следующего поколения используют мультимодальные архитектуры, сочетая компоненты, управляемые данными, и физическими принципами, для решения задач частичной наблюдаемости и неоднородности.
Нейронные операторы: изучение физики в бесконечных областях
Классические модели машинного обучения ограничены в обработке вариаций физических уравнений и граничных условий. Нейронные операторы, особенно Фурье-нейронные операторы (FNO), изучают отображения между функциональными пространствами:
* В прогнозировании погоды FNO превосходят CNN в описании нелинейной динамики океана и атмосферы.
* Их ограничения, такие как низкочастотный уклон, были устранены с помощью ансамблевых и многомасштабных операторных методов, повышая точность прогнозирования высокочастотных явлений.
* Многосеточные и многомасштабные нейронные операторы устанавливают новый стандарт в глобальном прогнозировании погоды.
Дифференцируемое моделирование: основа слияния данных и физики
Дифференцируемые симуляторы позволяют оптимизировать физические прогнозы с помощью обучения:
* В тактильной физике и физике контактов дифференцируемые симуляторы позволяют обучаться в сценариях манипулирования с большим количеством контактов, физике мягких и твёрдых тел.
* В нейронауках дифференцированное моделирование обеспечивает крупномасштабную градиентную оптимизацию нейронных цепей.
* Новые физические движки, такие как Genesis, обеспечивают беспрецедентную скорость и масштаб симуляций для обучения и робототехники.
Гибридные модели ИИ и физики: лучшее из обоих миров
В прогнозировании тропических циклонов гибридные нейрофизические модели сочетают обучение на основе данных с явными физическими кодами, значительно расширяя горизонт прогнозирования.
В производстве и инженерии гибриды используют как эмпирические, так и физические ограничения, преодолевая хрупкость моделей, основанных исключительно на данных «чёрного ящика» или на первых принципах.
В климатологии гибридные методы обеспечивают физически правдоподобное масштабирование и прогнозирование с учётом неопределённости.
Текущие проблемы и направления исследований
Масштабируемость: эффективное обучение моделей с физическими ограничениями в масштабе остаётся сложной задачей, и достижения продолжаются в области бессеточных операторов и скорости симуляций.
Частичная наблюдаемость и шум: обработка зашумленных, неполных данных является открытой исследовательской задачей; недавние гибридные и мультимодальные модели решают эту проблему.
Интеграция с базовыми моделями: исследования направлены на интеграцию моделей ИИ общего назначения с явными физическими априорными данными.
Верификация и валидация: обеспечение соответствия моделей физическим законам во всех режимах остаётся технически сложной задачей.
Автоматизированное открытие законов: подходы, вдохновлённые PINN, делают открытие управляющих научных законов с помощью данных все более практичным.
Будущее: к парадигме ИИ, ориентированной на физику
Переход к моделям, основанным на физике, и гибридным моделям не только желателен для ИИ, но и необходим для интеллекта, который может экстраполировать, рассуждать и потенциально открывать новые научные законы. Перспективные направления включают:
* Нейросимволическую интеграцию, сочетающую интерпретируемые физические знания с глубокими сетями.
* Реальный механизм искусственного интеллекта для принятия решений в робототехнике и цифровых двойниках.
* Автоматизированное научное открытие с использованием передовых методов машинного обучения для причинно-следственного вывода и открытия законов.
Эти прорывы зависят от тесного сотрудничества между специалистами по машинному обучению, физиками и экспертами в предметных областях. Стремительный прогресс в этой области объединяет данные, вычисления и знания в предметных областях, обещая новое поколение возможностей ИИ для науки и общества.
1. Какие ограничения есть у современного ИИ, основанного на глубоком обучении, и почему это делает актуальным развитие ИИ, основанного на физике?
Ответ: современный ИИ, особенно модели больших языковых моделей (LLM) и модели для работы с изображениями, полагается на извлечение корреляций из огромных, часто неструктурированных наборов данных. Однако такой подход неэффективен в условиях нехватки данных, в критически важных для безопасности или физически управляемых средах. Поэтому актуальным становится развитие ИИ, основанного на физике, который использует физические ограничения, симметрии, законы сохранения и инвариантностей для сокращения пространства гипотез и направления обучения к осуществимым решениям.
2. Какие преимущества предлагает ИИ, основанный на физике, по сравнению с традиционным ИИ, основанным на данных?
Ответ: ИИ, основанный на физике, предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционным ИИ, основанным на данных:
* эффективность выборки — модели, использующие физические априорные данные, достигают большего с меньшими объёмами данных;
* устойчивость и обобщение — в отличие от «чёрных ящиков», модели с учётом физических данных менее склонны к непредсказуемым сбоям при экстраполяции за пределы распределения;
* интерпретируемость и доверие — прогнозы, соответствующие известным законам, таким как сохранение энергии, более достоверны и объяснимы.
3. Какие примеры применения нейронных сетей, основанных на физике (PINNs), приведены в статье?
Ответ: в статье приведены следующие примеры применения PINNs:
* в области климата и наук о Земле PINNs показали надёжные прогнозы для потоков на свободной поверхности со сложной топографией;
* в материаловедении и гидродинамике они моделируют распределение напряжений, турбулентность и нелинейное распространение волн с привлекательной эффективностью;
* в биомедицинском моделировании PINNs точно имитируют динамику сердца и развитие опухолей при редких наблюдениях.
4. Какие новые разработки в области нейронных операторов и дифференцируемого моделирования описаны в статье?
Ответ: в статье описаны следующие новые разработки:
* унифицированный анализ ошибок обеспечивает строгий разбор ошибок PINN, смещая акцент на более эффективные стратегии обучения;
* Physics-informed PointNet позволяет использовать решения PINN на нерегулярных геометриях без переобучения для каждой геометрии;
* нейронные операторы следующего поколения используют мультимодальные архитектуры, сочетая компоненты, управляемые данными, и физическими принципами, для решения задач частичной наблюдаемости и неоднородности;
* дифференцируемые симуляторы позволяют оптимизировать физические прогнозы с помощью обучения.
5. Какие перспективные направления развития ИИ, основанного на физике, указаны в статье?
Ответ: перспективные направления развития ИИ, основанного на физике, включают:
* нейросимволическую интеграцию, сочетающую интерпретируемые физические знания с глубокими сетями;
* реальный механизм искусственного интеллекта для принятия решений в робототехнике и цифровых двойниках;
* автоматизированное научное открытие с использованием передовых методов машинного обучения для причинно-следственного вывода и открытия законов.