تکامل فیزیکی

📄معرفی مقاله

🟠هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک: انقلابی در حل مسائل پیچیده

این مقاله به بررسی هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک (Physics-Informed AI) می‌پردازد، رویکردی که قوانین فیزیکی را در مدل‌های یادگیری ماشین ادغام می‌کند تا دقت و کارایی حل مسائل پیچیده را بهبود بخشد. برخلاف مدل‌های سنتی یادگیری عمیق که به داده‌های گسترده وابسته‌اند، این روش با استفاده از دانش فیزیکی، نیاز به داده را کاهش داده و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش می‌دهد.
مسائل پیچیده در علوم و مهندسی، مانند دینامیک سیالات یا پیش‌بینی آب‌وهوا، اغلب به مدل‌های محاسباتی سنگین نیاز دارند. هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک با ادغام معادلات فیزیکی در شبکه‌های عصبی، امکان حل سریع‌تر و دقیق‌تر این مسائل را فراهم می‌کند، حتی در شرایط کمبود داده. این رویکرد نه‌تنها کارایی محاسباتی را بهبود می‌بخشد، بلکه به تعمیم‌پذیری بهتر مدل‌ها در کاربردهایی مانند طراحی مهندسی، علوم مواد، و مدل‌سازی زیستی کمک می‌کند.
نویسندگان از شبکه‌های عصبی هدایت‌شده توسط فیزیک (PINNs) استفاده کرده‌اند که معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) حاکم بر سیستم‌های فیزیکی را به‌عنوان بخشی از فرآیند یادگیری در نظر می‌گیرند. این شبکه‌ها با بهینه‌سازی تابع زیان که شامل خطای داده و خطای معادلات فیزیکی است، آموزش می‌بینند. آزمایش‌ها روی مسائل دینامیک سیالات و انتقال حرارت نشان داده‌اند که PINNs می‌توانند راه‌حل‌های دقیقی با داده‌های محدود ارائه دهند، در حالی که روش‌های سنتی به محاسبات سنگین وابسته‌اند. این رویکرد همچنین در پیش‌بینی رفتار سیستم‌های غیرخطی و چندمقیاسی موفق بوده است.
توسعه این فناوری می‌تواند به مدل‌های ترکیبی پیشرفته‌تر منجر شود که هوش مصنوعی را با شبیه‌سازی‌های عددی سنتی ترکیب کنند. تحقیقات آینده می‌تواند بر بهبود مقیاس‌پذیری PINNs برای سیستم‌های بزرگ‌تر، کاهش پیچیدگی محاسباتی، و گسترش کاربردها در حوزه‌هایی مانند انرژی‌های تجدیدپذیر، پزشکی شخصی‌سازی‌شده، و مدل‌سازی اقلیمی تمرکز کند. همچنین، ادغام این روش با محاسبات کوانتومی می‌تواند سرعت و دقت را بیشتر افزایش دهد.

لینک مقاله

#هوش_مصنوعی
#فیزیک
#یادگیری_عمیق
#شبیه‌سازی

arXiv.org

Compact and robust optical frequency reference module based on...

Stabilized optical frequency references (OFRs) are indispensable for atom-based quantum technologies, optical communications, and precision metrology. As these systems become more sophisticated,...

❤5😍3

www.tgoop.com/physical_evolution/1290

1.11K viewsSep 22 at 16:32

📄معرفی مقاله

🟠هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک: انقلابی در حل مسائل پیچیده

این مقاله به بررسی هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک (Physics-Informed AI) می‌پردازد، رویکردی که قوانین فیزیکی را در مدل‌های یادگیری ماشین ادغام می‌کند تا دقت و کارایی حل مسائل پیچیده را بهبود بخشد. برخلاف مدل‌های سنتی یادگیری عمیق که به داده‌های گسترده وابسته‌اند، این روش با استفاده از دانش فیزیکی، نیاز به داده را کاهش داده و دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش می‌دهد.
مسائل پیچیده در علوم و مهندسی، مانند دینامیک سیالات یا پیش‌بینی آب‌وهوا، اغلب به مدل‌های محاسباتی سنگین نیاز دارند. هوش مصنوعی هدایت‌شده توسط فیزیک با ادغام معادلات فیزیکی در شبکه‌های عصبی، امکان حل سریع‌تر و دقیق‌تر این مسائل را فراهم می‌کند، حتی در شرایط کمبود داده. این رویکرد نه‌تنها کارایی محاسباتی را بهبود می‌بخشد، بلکه به تعمیم‌پذیری بهتر مدل‌ها در کاربردهایی مانند طراحی مهندسی، علوم مواد، و مدل‌سازی زیستی کمک می‌کند.
نویسندگان از شبکه‌های عصبی هدایت‌شده توسط فیزیک (PINNs) استفاده کرده‌اند که معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs) حاکم بر سیستم‌های فیزیکی را به‌عنوان بخشی از فرآیند یادگیری در نظر می‌گیرند. این شبکه‌ها با بهینه‌سازی تابع زیان که شامل خطای داده و خطای معادلات فیزیکی است، آموزش می‌بینند. آزمایش‌ها روی مسائل دینامیک سیالات و انتقال حرارت نشان داده‌اند که PINNs می‌توانند راه‌حل‌های دقیقی با داده‌های محدود ارائه دهند، در حالی که روش‌های سنتی به محاسبات سنگین وابسته‌اند. این رویکرد همچنین در پیش‌بینی رفتار سیستم‌های غیرخطی و چندمقیاسی موفق بوده است.
توسعه این فناوری می‌تواند به مدل‌های ترکیبی پیشرفته‌تر منجر شود که هوش مصنوعی را با شبیه‌سازی‌های عددی سنتی ترکیب کنند. تحقیقات آینده می‌تواند بر بهبود مقیاس‌پذیری PINNs برای سیستم‌های بزرگ‌تر، کاهش پیچیدگی محاسباتی، و گسترش کاربردها در حوزه‌هایی مانند انرژی‌های تجدیدپذیر، پزشکی شخصی‌سازی‌شده، و مدل‌سازی اقلیمی تمرکز کند. همچنین، ادغام این روش با محاسبات کوانتومی می‌تواند سرعت و دقت را بیشتر افزایش دهد.

لینک مقاله

#هوش_مصنوعی
#فیزیک
#یادگیری_عمیق
#شبیه‌سازی

BY تکامل فیزیکی