نماذج الذكاء الاصطناعي تحاكي فيزياء الواقع بدقة

كشف باحثون من مختبر الحاسوب والذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة تسينغ هوا عن إطار عمل جديد للتدريب المسبق للذكاء الاصطناعي يحمل اسم GeoPT، يهدف إلى سد الفجوة المعرفية في محاكاة القوانين الفيزيائية التي تعاني منها النماذج الحالية. يعتمد هذا النظام على تقنية تسمى الديناميكيات التركيبية، حيث يُدرَّب على 1.3 مليون عينة لمحاكاة تفاعل الجسيمات الدقيقة مع الأجسام ثلاثية الأبعاد، مما يمنح النموذج فهماً حدسياً للقوى المادية دون الاعتماد على مجموعات بيانات متخصصة مكلفة ومعقدة. أسفرت الاختبارات عن تحقيق النموذج لأدائه الأمثل بسرعة تفوق النماذج المرجعية بمعدل الضعف، مع انخفاض حاجته للبيانات التدريبية بنسبة تصل إلى 60 في المئة. يتيح النظام للمهندسين رفع تصميمات الطائرات أو السيارات أو الروبوتات وتحديد معاملات القوى الخارجية، ليعطي نتائج دقيقة توقع تأثيرات الرياح والماء والتصادمات عبر خرائط حرارية تفاعلية. ويؤكد فريق البحث أن دمج الفيزياء يمثل التحول الثالث لأدوات الذكاء الاصطناعي بعد النصوص والصور، مما يمهّد الطريق لبناء نماذج أساسية قادرة على التعميم عبر مهام متعددة. وقد عُرضت النتائج في المؤتمر الدولي للتعلم الآلي الشهر الماضي، وحظيت بإشادة خبراء من قطاع التقنية لاعتبارها نقلة نوعية تفك التشابك التقليدي بين الحسابات الهندسية والبيانات المكلفة. يدعم المشروع مبادرة التوأم الفيزيائي المعياري للروبوتات، وتهدف الأبحاث القادمة إلى توسيع نطاق المحاكاة ليشمل نمذجة الطقس واختبار المركبات وتصيير مقاطع فيديو واقعية، مدعومة بقفزة نوعية في دقة التنبؤات العلمية والصناعية.