神戶大學(xué)和大阪大學(xué)的研究人員成功開發(fā)了人工智能技術(shù)，可以從常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取隱藏的運(yùn)動(dòng)方程，并創(chuàng)建一個(gè)忠實(shí)于物理定律的模型。
這項(xiàng)技術(shù)可以讓我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象背后隱藏的運(yùn)動(dòng)方程，而這些方程的定律被認(rèn)為是無法解釋的。例如，可以使用基于物理學(xué)的知識(shí)和模擬來檢查生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性。
研究組由矢口孝春副教授和博士組成。學(xué)生陳玉涵(神戶大學(xué)系統(tǒng)信息學(xué)研究生院)和松原隆副教授(大阪大學(xué)工學(xué)研究生院)。
這些研究成果于 2021 年 12 月 6 日公開，并在第三十五屆神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議(NeurIPS2021)上發(fā)表，該會(huì)議是人工智能技術(shù)的權(quán)威會(huì)議。這項(xiàng)研究是被選為聚光燈類別的前 3% 之一。
要點(diǎn)
能夠使用人工智能對(duì)物理現(xiàn)象進(jìn)行建模(公式化)可以實(shí)現(xiàn)極其精確、高速的模擬。
在當(dāng)前使用人工智能的方法中，有必要使用符合運(yùn)動(dòng)方程的變換數(shù)據(jù)。因此，很難將人工智能應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)方程未知的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)。
該研究小組使用幾何來開發(fā)人工智能，可以在提供的觀測(cè)數(shù)據(jù)(無論其格式如何)中找到隱藏的運(yùn)動(dòng)方程并相應(yīng)地對(duì)其進(jìn)行建模。
未來，或許有可能發(fā)現(xiàn)之前被認(rèn)為不符合牛頓定律的現(xiàn)象背后隱藏的物理定律，比如生態(tài)系統(tǒng)的變化。
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