Je\u015bli \u015bledzisz post\u0119py w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), to wiesz, \u017ce modele AI to wszechstronne narz\u0119dzia, kt\u00f3re doskonale sprawdzaj\u0105 si\u0119 w pisaniu, tworzeniu grafiki i generowaniu modeli 3D. Ich mo\u017cliwo\u015bci maj\u0105 jednak swoje granice. Ich s\u0142abym punktem jest przeprowadzanie test\u00f3w robot\u00f3w lub projekt\u00f3w pojazd\u00f3w w zr\u00f3\u017cnicowanych \u015brodowiskach. Zasadniczo maj\u0105 wi\u0119ksze trudno\u015bci z prawami fizyki ni\u017c z pikselami czy tekstem.<\/p>\n
Co zatem utrudnia stworzenie systemu sztucznej inteligencji, kt\u00f3ry potrafi\u0142by bezb\u0142\u0119dnie odwzorowa\u0107 r\u00f3\u017cne scenariusze fizyczne? Odpowied\u017a le\u017cy w niewiarygodnej skali wymaganych danych fizycznych, kt\u00f3re w tej chwili pozostaj\u0105 poza naszym zasi\u0119giem. Dostarczenie sieciom neuronowym wystarczaj\u0105cej liczby punkt\u00f3w danych, kt\u00f3re b\u0119d\u0105 w stanie przetworzy\u0107, jest przedsi\u0119wzi\u0119ciem czasoch\u0142onnym. Sieci te opieraj\u0105 si\u0119 na algorytmach znanych jako \u201csolwery numeryczne\u201d, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 okre\u015bli\u0107 w\u0142a\u015bciwo\u015bci fizyczne w r\u00f3\u017cnych obszarach obiektu 3D. Chocia\u017c ta \u017cmudna metoda zapewnia szczeg\u00f3\u0142owe wyniki, jest do\u015b\u0107 powolna, co ogranicza dost\u0119pn\u0105 ilo\u015b\u0107 danych. Mo\u017ce to na przyk\u0142ad utrudnia\u0107 ocen\u0119 bezpiecze\u0144stwa lub aerodynamiki projekt\u00f3w samolot\u00f3w.<\/p>\n
Naukowcy z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT (CSAIL) oraz Uniwersytetu Tsinghua opracowali pioniersk\u0105 metod\u0119 wst\u0119pnego szkolenia o nazwie \u201cGeoPT\u201d. Podej\u015bcie to pozwala modelom symulacyjnym skuteczniej uczy\u0107 si\u0119 zasad fizyki poprzez wirtualne odtwarzanie codziennych interakcji mechanicznych w 3D. Dzi\u0119ki GeoPT modele mog\u0105 zrozumie\u0107, w jaki spos\u00f3b cz\u0105stki oddzia\u0142uj\u0105 z obiektami, co zwi\u0119ksza ich zdolno\u015b\u0107 do dok\u0142adnego odzwierciedlania rzeczywistych scenariuszy. Co wi\u0119cej, model ten mo\u017ce przewy\u017csza\u0107 wiod\u0105ce modele, wykorzystuj\u0105c do szkolenia nawet o 60% mniej danych i osi\u0105gaj\u0105c optymaln\u0105 wydajno\u015b\u0107 dwukrotnie szybciej.<\/p>\n
Wyobra\u017amy sobie, jaki wp\u0142yw mo\u017ce mie\u0107 GeoPT. In\u017cynierowie mogliby przewidywa\u0107, jak pojazdy, przedmioty gospodarstwa domowego i roboty reaguj\u0105 na r\u00f3\u017cne czynniki fizyczne, takie jak wiatr, woda i zderzenia. Wed\u0142ug naukowc\u00f3w te rewolucyjne badania mog\u0105 po\u0142o\u017cy\u0107 podwaliny pod kompleksowy system fizyczny, kt\u00f3ry pomo\u017ce narz\u0119dziom sztucznej inteligencji rozszerzy\u0107 ich mo\u017cliwo\u015bci w zakresie r\u00f3\u017cnych zada\u0144.<\/p>\n
Minghao Guo, doktorant na MIT i pracownik naukowy CSAIL, wyja\u015bni\u0142 ogromn\u0105 wszechstronno\u015b\u0107 ich prze\u0142omowego modelu. \u201cUwa\u017camy, \u017ce fizyka jest trzeci\u0105 modalno\u015bci\u0105 dla modeli sztucznej inteligencji, po tek\u015bcie i pikselach\u201d \u2013 stwierdzi\u0142 Guo. Model ten, opr\u00f3cz przetwarzania danych tekstowych i wizualnych, zapewni dodatkowy poziom fizycznej dok\u0142adno\u015bci, co pozwoli uzyska\u0107 bardziej realistyczne wyniki.<\/p>\n
Korzystanie z GeoPT jest przyjazne dla u\u017cytkownika i zoptymalizowane pod k\u0105tem praktycznego zastosowania. U\u017cytkownicy mog\u0105 wgra\u0107 modele 3D r\u00f3\u017cnych obiekt\u00f3w, takich jak samoloty czy ci\u0119\u017car\u00f3wki, oraz okre\u015bli\u0107 kierunek i pr\u0119dko\u015b\u0107 si\u0142y, kt\u00f3r\u0105 chc\u0105 symulowa\u0107. Wynikiem jest mapa cieplna pokazuj\u0105ca, jak obiekt wytrzyma dzia\u0142anie r\u00f3\u017cnych czynnik\u00f3w \u2014 jest to przydatne narz\u0119dzie do symulacji r\u00f3\u017cnorodnych scenariuszy, takich jak wypadki samochodowe czy wyporno\u015b\u0107 \u0142odzi w gor\u0105cych dyskusjach.<\/p>\n
Si\u0142a GeoPT w zakresie zrozumienia fizyki wynika z \u201cdynamiki syntetycznej\u201d, kt\u00f3ra obejmuje interakcje mi\u0119dzy ma\u0142ymi cz\u0105stkami a z\u0142o\u017conymi kszta\u0142tami 3D. Po przeanalizowaniu 1,3 miliona przyk\u0142ad\u00f3w dynamiki syntetycznej model GeoPT opanowa\u0142 fizyk\u0119 w spos\u00f3b dog\u0142\u0119bny. Osi\u0105gni\u0119to to poprzez wizualizacj\u0119 sposobu, w jaki male\u0144kie kulki porusza\u0142y si\u0119 z r\u00f3\u017cnymi pr\u0119dko\u015bciami i pod r\u00f3\u017cnymi k\u0105tami, zanim zatrzyma\u0142y si\u0119 na obiekcie. Ta metoda uczenia si\u0119 przypomina obserwacj\u0119 oddzia\u0142ywa\u0144 fizycznych przy u\u017cyciu kulek i figurek, umo\u017cliwiaj\u0105c modelom symulacyjnym zrozumienie zasad fizyki przed rozpocz\u0119ciem szkolenia na danych opatrzonych etykietami.<\/p>\n
GeoPT wykazuje du\u017cy potencja\u0142 w zastosowaniach przemys\u0142owych \u2013 od symulacji reakcji my\u015bliwc\u00f3w na wiatr i oddzia\u0142ywania \u0142odzi z powietrzem oraz falami, a\u017c po dok\u0142adne odtwarzanie zderze\u0144 samochod\u00f3w i zachowania \u015bwiat\u0142a, mimo braku wcze\u015bniejszego szkolenia w zakresie konkretnych modeli 3D czy fizyki \u015bwiat\u0142a. Jego zdolno\u015b\u0107 do generowania w ci\u0105gu kilku sekund dok\u0142adnych symulacji o wysokiej wierno\u015bci, obejmuj\u0105cych ponad 100 milion\u00f3w punkt\u00f3w siatki, sprawia, \u017ce jest to nieocenione i wydajne narz\u0119dzie dla in\u017cynier\u00f3w.<\/p>\n
W przysz\u0142o\u015bci zesp\u00f3\u0142 badawczy zamierza jeszcze bardziej udoskonali\u0107 sw\u00f3j system poprzez szkolenie go na szerszym zakresie kszta\u0142t\u00f3w oraz symulowanie z\u0142o\u017conych zjawisk fizycznych, toruj\u0105c drog\u0119 do dok\u0142adnego modelowania zjawisk pogodowych, testowania materia\u0142\u00f3w oraz generowania bardziej realistycznych film\u00f3w.<\/p>\n
Fei Sha, badaczka zajmuj\u0105ca si\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w firmie Meta, pochwala wykorzystanie syntetycznych danych dynamicznych jako innowacyjnego podej\u015bcia, kt\u00f3re podwa\u017ca tradycyjny pogl\u0105d, \u017ce fizyka i geometria wymagaj\u0105 specjalistycznych i kosztownych danych. Twierdzi ona, \u017ce jeste\u015bmy w stanie szybko opracowa\u0107 podstawowe modele fizyczne, opieraj\u0105c si\u0119 na sukcesach odnotowanych w r\u00f3\u017cnych obszarach zastosowa\u0144.<\/p>\n
Zainteresowa\u0142y Ci\u0119 te badania? Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na ten temat z oryginalny artyku\u0142 prasowy<\/a>. Je\u015bli chcesz wdro\u017cy\u0107 automatyzacj\u0119 opart\u0105 na sztucznej inteligencji w swojej firmie, zapoznaj si\u0119 z mo\u017cliwo\u015bciami oferowanymi przez 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\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9382","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9382"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9382\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9383"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9382"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9382"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9382"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}