As Leis de Newton versus Pixels: IA Ensinada a 'Sentir' a Física
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
O MIT CSAIL e a Universidade Tsinghua criaram o GeoPT, um simulador de física universal que permite à IA compreender mecânica a partir de dinâmicas sintéticas antes de lidar com projetos industriais especializados. Em testes industriais, o GeoPT atingiu pico de precisão quatro vezes mais rápido do que as alternativas em geometrias complexas com 100 milhões de pontos nodais, usando 60% menos dados preparados por humanos.
Engenheiros do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) e da Universidade Tsinghua apresentaram o GeoPT, uma arquitetura para um simulador físico universal. Diferentemente dos modelos generativos que lidam bem com texto e imagens, o GeoPT aborda processos mecânicos e aerodinâmicos. O sistema foi pré-treinado em um conjunto de dados com 1,3 milhão de cenários, envolvendo milhões de micropartículas virtuais movendo-se em diferentes ângulos e colidindo com formas tridimensionais. Isso ajuda o algoritmo a compreender a física em um nível intuitivo antes de trabalhar com projetos industriais especializados. Os usuários podem carregar um modelo tridimensional e especificar a direção da força para obter um mapa térmico de deformações, fluxos de ar ou distribuição de luz em segundos. Em testes industriais com geometrias complexas contendo 100 milhões de pontos nodais, o GeoPT alcançou precisão máxima quatro vezes mais rápido que os concorrentes ao calcular a estabilidade de navios e o fluxo de ar em jatos de combate, exigindo 60% menos dados anotados por humanos. Os desenvolvedores descrevem a física como uma terceira modalidade-chave para a inteligência artificial e planejam expandir o sistema para previsão de anomalias climáticas e geração de vídeos físicos realistas.
Fonte: Hightech.fm —
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