Las leyes de Newton contra los píxeles: la IA aprende a «sentir» la física

Ingenieros del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y de la Universidad de Tsinghua han presentado GeoPT, una arquitectura para un simulador físico universal. A diferencia de los modelos generativos que manejan bien texto e imágenes, GeoPT aborda procesos mecánicos y aerodinámicos. El sistema fue preentrenado con un conjunto de datos de 1,3 millones de escenarios que incluyen millones de micropartículas virtuales moviéndose en diferentes ángulos y colisionando con formas tridimensionales. Esto ayuda al algoritmo a comprender la física a nivel intuitivo antes de trabajar con planos industriales especializados. Los usuarios pueden subir un modelo tridimensional y especificar la dirección de la fuerza para obtener un mapa térmico de deformaciones, flujos de aire o distribución de luz en segundos. En pruebas industriales con geometrías complejas de 100 millones de puntos nodales, GeoPT alcanzó una precisión máxima cuatro veces más rápido que sus contrapartes al calcular la estabilidad de barcos y el flujo de aire en aviones de combate, requiriendo un 60% menos de datos anotados por humanos. Los desarrolladores describen la física como una tercera modalidad clave para la inteligencia artificial y planean escalar el sistema para la predicción de anomalías meteorológicas y la generación de videos físicos realistas.