KI untergräbt die Physikforschung! Ohne die Gesetze der Physik sagt dieses Modell physikalische Phänomene selbstständig voraus

Forscher von Archetype AI haben ein grundlegendes Modell der künstlichen Intelligenz namens „Newton AI Model“ entwickelt, das verschiedene physikalische Phänomene, auch solche, die während des Trainings noch nie erkannt wurden, einfach durch die Analyse von Sensordaten mit dem Phänomen genau vorhersagen kann. Dieses bahnbrechende Forschungsergebnis könnte die Art und Weise, wie physikalische Forschung betrieben wird, völlig verändern und ein neues Kapitel wissenschaftlicher Entdeckungen aufschlagen.

Traditionell erfordert die Erstellung von KI-Modellen für physikalische Phänomene die Eingabe einer großen Menge an physikalischen Gesetzen und Fachwissen als Vorinformation in das Modell, was den Anwendungsbereich des Modells einschränkt und eine Verallgemeinerung auf andere Bereiche erschwert. Das „Newton AI Model“ nutzt eine völlig neue „Phänomenologie“-Methode, die nicht auf physikalischen Gesetzen oder Vorkenntnissen beruht, sondern durch die Analyse umfangreicher Sensordaten die Funktionsregeln der physischen Welt lernt und versteht.

Die Forscher trainierten das Modell anhand von 590 Millionen Sensordatenproben aus 41 öffentlichen Datensätzen, die eine Vielzahl physikalischer Phänomene wie elektrischen Strom, Flüssigkeitsfluss und Optik abdecken. Das trainierte „Newton-KI-Modell“ kann verschiedene physikalische Verhaltensweisen, einschließlich mechanischer Bewegung, Thermodynamik usw., kodieren und vorhersagen und kann sogar komplexe nicht-analytische physikalische Prozesse wie meteorologische Veränderungen im Stadtmaßstab vorhersagen.

Um die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells zu überprüfen, führten die Forscher eine Reihe von Experimenten durch, darunter die Simulation mechanischer Schwingungen mithilfe eines Feder-Masse-Systems und die Simulation thermodynamischer Phänomene mithilfe eines thermoelektrischen Stromerzeugungsgeräts. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das „Newton-KI-Modell“ das zukünftige Verhalten dieser physikalischen Systeme genau vorhersagen kann und seine Vorhersagegenauigkeit sogar die von Modellen übertrifft, die speziell für bestimmte physikalische Systeme trainiert wurden.

Das Aufkommen des „Newton AI-Modells“ eröffnet neue Möglichkeiten für die Physikforschung. Es kann Wissenschaftlern dabei helfen, experimentelle Daten schneller und genauer zu analysieren, neue physikalische Gesetze zu entdecken und kann sogar zur Vorhersage und Steuerung komplexer physikalischer Systeme eingesetzt werden. Darüber hinaus verfügt das Modell auch über „Zero-Sample-Inferenz“-Fähigkeiten, was bedeutet, dass es physikalische Phänomene vorhersagen kann, die noch nie zuvor berührt wurden, was neue Bereiche für wissenschaftliche Entdeckungen eröffnet.

Die Forscher sagten, dass das „Newton AI Model“ nur der Anfang sei. In Zukunft werden sie den Trainingsdatensatz des Modells weiter ausbauen und seine Anwendungen in anderen Bereichen untersuchen. Dieses Forschungsergebnis weckt Hoffnung auf den Aufbau eines einheitlichen KI-Grundmodells, um verschiedene Prozesse in der physischen Welt zu verstehen und vorherzusagen.

Papier: https://cdn.prod.website-files.com/669fb9b0365257a2d64b9744/671062d53917e78989931495_Phenomenological%20AI%20Foundation%20Model%202024.pdf