Yapay Zeka Geleceği Tahmin Edebilir mi?

Kısmi diferansiyel denklemler (PDE ya) ismini duyunca coşku yaratmak adına belki hiçbir şey yok. Yinede bu matematiksel formüller, belirsiz semboller, kesirler ve döngüler yığınları, birden fazla kişinin sahip olmak isteyeceği bir güce sahiptir: geleceği tahmin etme . PDE’ler özellikle zaman ve mekandaki değişimi tanımlamada iyidir ve bu nedenle Evren anlayışımıza büyük ölçüde katkıda bulunur . Sorun: çözülmesi zor. Çözüm: yapay zeka . Yapay zeka geleceği tahmin edebilir mi?
İçindekiler
Geleceği matematikte okumak
PDE’ler her türlü uygulamada kullanılabilir : bir gezegensel yörüngeyi tahmin etme , ses veya ısının yayılması , bir sıvının akışı, uçuş sırasında rahatsızlıklar veya oldukça basit bir şekilde hava durumu . Ancak, zaman ve enerji tüketen ve bu nedenle genellikle süper bilgisayarların performansına dayanan karmaşık hesaplamalar gerektirirler . Her şeye rağmen, mevcut kaynaklar sınırlı kalıyor ve bu da bu zorlu araçların kullanılmasını kısıtlıyor. Bununla birlikte, bir grup araştırmacı yakın zamanda yapay zekayı oyunun kurallarını değiştirebilecek bir şekilde çalıştırdı.
Kedi fotoğrafları ve derin öğrenme
Bir deneme-yanılma süreciyle, belirleyici kriterleri ve formülü tahmin ederek geniş bir veri kitlesi içinde onları birbirine bağlayan bir hedefi belirlemeyi (örneğin, bir resim kataloğu arasından kedi fotoğraflarını tanımayı) öğrenirle. Bir insanda bu şu anlama geliyor ;
dört ayaklı + vücut + yuvarlak kafa gözler içinde badem + kuyruk bıyık + + küçük üçgen namlu vs. = kedi
Biraz matematik formüllerine benziyor değil mi?
Şimdi , başlangıç durumu T 0 ile T 1 anı arasındaki bir hava akımının gelişimini tahmin etmek istediğinizi varsayalım . Eğer sinir ağını bir kataloğa dönüştürürseniz gözlemlerin genellikle gerçekte neler olduğunu analiz etmeyi sağlar. Daha sonra, gözlemlemesi için kendisine verilen binlerce durumdan benzerlikler çıkarır, neden ve sonuç bağlantıları yavaş yavaş ortaya çıkar, ta ki bu önemli noktaları gruplayarak en iyi bağlama yeteneğine sahip bir formül elde etmeyi başarana kadar. Her bir çiftin T 0- T 1 anları . Sinir ağınız bir PDE’yi çözdü.
AI ile dünyanın hareketlerini tahmin etmek?
Bu beceri geçmişte kullanılmış olsaydı , arXiv web sitesinde yayınlanan yeni çalışma, onu dalga frekanslarını temsil etmek için kullanılan bir Fourier uzayına uygulayarak yeni bir adım atıyor . Havanın hareketini tanımlamak için neden dalgalar kullanılıyor? Çünkü araştırmacılara göre, rüzgarın hareketi geniş çapta yayılmış bir frekansa benzerken, üzerinde yaşayan türbülanslı akımlar kısa ve hızlı frekanslarla modellenebilir. Bu sadeleştirme çalışması sayesinde, sinir ağı işe devam edebildi ve ekibin zevkine göre denklemleri çözebildi. Diğer yöntemlere göre bin kat daha hızlı ve çok daha az hatayla.

İlk sütun , sinir ağına sağlanan başlangıç durumunu (T 0 ) gösterir. İkinci sütun, sistemin gerçekte gerçekleştiği şekliyle evrimini ve üçüncüsü, yapay zekanın gerçeğe inanılmaz derecede yakın olan tahminini gösterir. © A. Anandkumar
Önceden her tür sıvının hareketini tahmin etmek için yapay zekayı eğitmek gerekliyken, bu teknik hepsine genellenebilir ve hatta sismik olayların çalışmasına kadar genişletilebilir ve araştırmacılara göre termodinamik yasalarında kullanılabilir . “