Wenn Sie die Entwicklungen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) verfolgt haben, wissen Sie, dass KI-Modelle vielseitige Werkzeuge sind, die sich besonders beim Schreiben, bei der Erstellung von Grafiken und bei der Generierung von 3D-Modellen auszeichnen. Doch ihre Leistungsf\u00e4higkeit st\u00f6\u00dft an Grenzen. Wo sie Schw\u00e4chen zeigen, ist die Durchf\u00fchrung von Tests an Robotern oder Fahrzeugkonstruktionen in unterschiedlichen Umgebungen. Im Grunde haben sie mit den Gesetzen der Physik mehr Schwierigkeiten als mit Pixeln oder Text.<\/p>\n
Was hat also die Entwicklung eines KI-Systems behindert, das verschiedene physikalische Szenarien fehlerfrei abbilden kann? Die Antwort liegt in der unglaublichen Menge an physikalischen Daten, die daf\u00fcr erforderlich ist und die derzeit noch unerreichbar ist. Es ist ein zeitaufw\u00e4ndiges Unterfangen, neuronalen Netzen gen\u00fcgend Datenpunkte zur Verf\u00fcgung zu stellen, die sie verarbeiten k\u00f6nnen. Diese Netzwerke st\u00fctzen sich auf eine Art von Algorithmus, der als \u201cnumerischer Solver\u201d bekannt ist, um physikalische Eigenschaften in verschiedenen Bereichen einer 3D-Form zu ermitteln. Diese m\u00fchsame Methode liefert zwar detaillierte Ergebnisse, ist jedoch recht langsam, was die verf\u00fcgbare Datenmenge einschr\u00e4nkt. So kann sie beispielsweise die Bewertung der Sicherheit oder der Aerodynamik von Flugzeugkonstruktionen einschr\u00e4nken.<\/p>\n
Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT und der Tsinghua-Universit\u00e4t haben eine bahnbrechende Vortrainingsmethode namens \u201cGeoPT\u201d entwickelt. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es Simulationsmodellen, physikalische Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten effektiver zu erlernen, indem allt\u00e4gliche mechanische Interaktionen virtuell in 3D nachgestellt werden. Mit GeoPT k\u00f6nnen Modelle verstehen, wie Partikel mit Objekten interagieren, wodurch ihre F\u00e4higkeit, reale Szenarien genau abzubilden, verbessert wird. Dar\u00fcber hinaus kann dieses Modell f\u00fchrende Modelle \u00fcbertreffen, da es mit bis zu 60% weniger Daten trainiert wird und die optimale Leistung doppelt so schnell erreicht.<\/p>\n
Stellen Sie sich die Auswirkungen von GeoPT vor. Ingenieure k\u00f6nnten vorhersagen, wie Fahrzeuge, Haushaltsgegenst\u00e4nde und Roboter auf verschiedene physikalische Einfl\u00fcsse wie Wind, Wasser und Kollisionen reagieren. Den Forschern zufolge k\u00f6nnte diese bahnbrechende Arbeit den Grundstein f\u00fcr ein umfassendes Physiksystem legen, das KI-Tools dabei unterst\u00fctzt, ihre F\u00e4higkeiten auf verschiedene Aufgaben auszuweiten.<\/p>\n
Minghao Guo, Doktorand am MIT und Forscher am CSAIL, erl\u00e4uterte die gro\u00dfe Vielseitigkeit ihres bahnbrechenden Modells. \u201cWir glauben, dass die Physik nach Text und Pixeln die dritte Modalit\u00e4t f\u00fcr KI-Modelle ist\u201d, erkl\u00e4rte Guo. Dieses Modell wird zus\u00e4tzlich zur Verarbeitung von Text- und Bilddaten eine Ebene physikalischer Genauigkeit hinzuf\u00fcgen und so realistischere Ergebnisse erzielen.<\/p>\n
Die Nutzung von GeoPT ist benutzerfreundlich und f\u00fcr den praktischen Einsatz optimiert. Benutzer k\u00f6nnen 3D-Modelle verschiedener Objekte wie Flugzeuge oder Lkw hochladen und Richtung sowie Geschwindigkeit der Kraft festlegen, die sie simulieren m\u00f6chten. Das Ergebnis ist eine Heatmap, die zeigt, wie das Objekt unterschiedlichen Einfl\u00fcssen standh\u00e4lt \u2013 ein n\u00fctzliches Werkzeug zur Simulation vielf\u00e4ltiger Szenarien wie Autounf\u00e4lle oder den Auftrieb von Booten bei hitzigen Debatten.<\/p>\n
Die St\u00e4rke von GeoPT beim Verst\u00e4ndnis physikalischer Zusammenh\u00e4nge beruht auf der \u201csynthetischen Dynamik\u201d, die die Wechselwirkungen zwischen kleinen Partikeln und komplexen 3D-Formen umfasst. Nach der Analyse von 1,3 Millionen Beispielen synthetischer Dynamik hat GeoPT ein fundiertes Verst\u00e4ndnis der Physik entwickelt. Dies wurde erreicht, indem visualisiert wurde, wie sich winzige Kugeln mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten und in verschiedenen Winkeln bewegten, bevor sie an einem Objekt zum Stillstand kamen. Diese Lernmethode \u00e4hnelt der Beobachtung physikalischer Wechselwirkungen mithilfe von Murmeln und Actionfiguren und erm\u00f6glicht es Simulationsmodellen, ein Verst\u00e4ndnis der Physik zu erlangen, bevor sie anhand von beschrifteten Daten trainiert werden.<\/p>\n
GeoPT zeigt vielversprechende Ergebnisse bei industriellen Anwendungen \u2013 von der Simulation der Reaktionen von Kampfjets auf Wind und der Wechselwirkungen von Booten mit Luft und Wellen bis hin zur pr\u00e4zisen Nachbildung von Autounf\u00e4llen und des Verhaltens von Licht, obwohl es zuvor nicht auf bestimmte 3D-Modelle oder die Lichtphysik trainiert wurde. Seine F\u00e4higkeit, pr\u00e4zise, hochaufl\u00f6sende Simulationen mit \u00fcber 100 Millionen Netzpunkten in Sekundenschnelle zu erstellen, macht es zu einem unsch\u00e4tzbaren und effizienten Werkzeug f\u00fcr Ingenieure.<\/p>\n
Mit Blick auf die Zukunft beabsichtigt das Forschungsteam, sein System weiter zu verbessern, indem es es anhand einer gr\u00f6\u00dferen Bandbreite an Formen trainiert und komplexe physikalische Ph\u00e4nomene simuliert, um so den Weg f\u00fcr eine genaue Modellierung von Wetterph\u00e4nomenen, Materialtests und eine realistischere Videogenerierung zu ebnen.<\/p>\n
Fei Sha, KI-Forscherin bei Meta, lobt die Verwendung synthetischer Bewegungsdaten als innovativen Ansatz, der der traditionellen Auffassung widerspricht, dass Physik und Geometrie spezielle und teure Daten erfordern. Sie betont, dass wir aufgrund der Erfolge in verschiedenen Anwendungsbereichen gut aufgestellt sind, um schnell physikalische Grundmodelle zu entwickeln.<\/p>\n
Finden Sie diese Forschungsarbeit interessant? Erfahren Sie mehr dar\u00fcber unter Originalnachrichtenartikel<\/a>. Wenn Sie daran interessiert sind, KI-Automatisierung in Ihr Unternehmen zu integrieren, entdecken Sie die M\u00f6glichkeiten mit implementi.ai<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" If you’ve been keeping track of artificial intelligence (AI) developments, you’ll know AI models are versatile tools that significantly excel in writing, creating visuals, and generating 3D models. But there’s a limit to their proficiency. Where they fall short is performing tests on robots or vehicle designs across diverse environments. Essentially, they struggle with the laws of physics more than they do with pixels or text. So, what has been obstructing the creation of an AI system that can faultlessly depict various physical scenarios? The answer lies in the incredible scale of physics data required which is, at this point, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9383,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9382","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9382","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9382"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9382\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9383"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9382"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9382"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9382"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}