Newtons Gesetze gegen Pixel: KI lernt, Physik zu ‚fühlen‘
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
Das MIT CSAIL und die Tsinghua-Universität haben GeoPT entwickelt, einen universellen Physik-Simulator, der es KI ermöglicht, Mechanik aus synthetischer Dynamik zu verstehen, bevor er spezialisierte industrielle Baupläne bearbeitet. In Branchentests erreichte GeoPT eine Spitzengenauigkeit viermal schneller als Alternativen bei komplexen Geometrien mit 100 Millionen Knotenpunkten, wobei 60 Prozent weniger manuell vorbereitete Daten benötigt wurden.
Ingenieure des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory und der Tsinghua-Universität haben GeoPT vorgestellt, eine Architektur für einen universellen Physik-Simulator. Im Gegensatz zu generativen Modellen, die Text und Bilder gut verarbeiten, befasst sich GeoPT mit mechanischen und aerodynamischen Prozessen. Das System wurde auf einem Datensatz mit 1,3 Millionen Szenarien vortrainiert, die Millionen von virtuellen Mikropartikeln zeigen, die sich in verschiedenen Winkeln bewegen und mit 3D-Formen kollidieren. Dies hilft dem Algorithmus, Physik auf intuitiver Ebene zu erfassen, bevor er mit spezialisierten Industrieplänen arbeitet. Nutzer können ein 3D-Modell hochladen und die Kraftrichtung angeben, um in Sekunden eine Wärmekarte von Verformungen, Luftströmungen oder Lichtverteilung zu erhalten. In industriellen Tests mit komplexen Geometrien, die 100 Millionen Knotenpunkte umfassen, erreichte GeoPT bei der Berechnung von Schiffsstabilität und Luftstrom um Kampfjets eine viermal schnellere Spitzen- und Spitzenqualität im Vergleich zu Konkurrenzmodellen und benötigte 60 % weniger menschlich annotierte Daten. Die Entwickler beschreiben Physik als eine dritte Schlüsselmodalität für KI und planen, das System für die Vorhersage von Wetteranomalien und die Erzeugung realistischer physischer Videos zu skalieren.
Quelle: Hightech.fm —
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