قوانين نيوتن مقابل البكسلات: تعليم الذكاء الاصطناعي "الإحساس" بالفيزياء
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
أنشأ مختبر CSAIL التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة تسينغهوا GeoPT، وهو محاكي فيزياء شامل يتيح للذكاء الاصطناعي فهم الميكانيكا من الديناميكا الاصطناعية قبل التعامل مع المخططات الصناعية المتخصصة. في الاختبارات الصناعية، حقق GeoPT دقة قصوى أسرع بأربع مرات من البدائل على الأشكال الهندسية المعقدة التي تحتوي على 100 مليون نقطة عقدية، مع استخدام بيانات أعدها البشر بنسبة 60% أقل.
قدَّم مهندسون من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة تسينغهوا نظام GeoPT، وهو بنية معمارية مخصصة لمحاكي فيزيائي شامل. وعلى عكس النماذج التوليدية التي تتفوق في معالجة النصوص والصور، يتعامل GeoPT مع العمليات الميكانيكية والأيروديناميكية.
خضع النظام لتدريب مسبق على مجموعة بيانات تضم 1.3 مليون سيناريو تحتوي على ملايين الجزيئات الافتراضية الدقيقة المتحركة بزوايا مختلفة والمتصادمة مع أشكال ثلاثية الأبعاد. يساعد ذلك الخوارزمية على استيعاب مبادئ الفيزياء بشكل حدسي قبل التعامل مع المخططات الصناعية المتخصصة. ويمكن للمستخدمين رفع نموذج ثلاثي الأبعاد وتحديد اتجاه القوة للحصول على خريطة حرارية للتشوهات أو تدفقات الهواء أو توزيع الضوء في غضون ثوانٍ.
وفي اختبارات صناعية على أشكال هندسية معقدة تضم 100 مليون نقطة عقدية، بلغ GeoPT أقصى درجة من الدقة بسرعة أكبر بأربع مرات من الأنظمة المنافسة عند حساب استقرار السفن وتدفق الهواء حول الطائرات المقاتلة، مع الحاجة إلى بيانات أقل موسومة بشريًا بنسبة 60%.
ويصف المطورون الفيزياء بأنها "طريقة" ثالثة رئيسية للذكاء الاصطناعي، ويخططون لتوسيع نطاق النظام ليشمل التنبؤ بالظواهر المناخية الشاذة وتوليد مقاطع فيديو فيزيائية واقعية.
المصدر: Hightech.fm —
الأصلي