Ein Prädiktor für maschinelles Lernen verbessert die Fähigkeit zur Lösung komplexer physikalischer Probleme

In einer aktuellen Entwicklung an der Fudan-Universität hat ein Team aus angewandten Mathematikern und KI-Wissenschaftlern ein hochmodernes Framework für maschinelles Lernen vorgestellt, das das Verständnis und die Vorhersage von Hamilton-Systemen revolutionieren soll. Das Papier ist veröffentlicht im Tagebuch Forschung zur körperlichen Überprüfung.

Dieses innovative Framework mit dem Namen „Hamiltonian Neural Koopman Operator“ (HNKO) integriert Prinzipien der mathematischen Physik, um Hamilton-Systeme extrem hoher Dimension unter Verwendung verrauschter oder teilweise beobachteter Daten zu rekonstruieren und vorherzusagen.

Das HNKO-Framework, ausgestattet mit einer einheitlichen Koopman-Struktur, verfügt über die bemerkenswerte Fähigkeit, neue Naturschutzgesetze ausschließlich aus Beobachtungsdaten zu entdecken. Diese Fähigkeit bewältigt eine erhebliche Herausforderung bei der genauen Vorhersage der Dynamik bei Vorhandensein von Rauschstörungen und stellt einen großen Durchbruch auf dem Gebiet der Hamilton-Mechanik dar.

Forscher der Fudan-Universität demonstrierten die Leistungsfähigkeit von HNKO und seinen Erweiterungen, indem sie es auf eine Reihe physikalischer Modelle anwendeten, darunter himmlische N-Körper-Systeme mit Hunderten und Tausenden von Freiheitsgraden.

Ihre numerischen Experimente zeigten die Wirksamkeit des Frameworks bei der Skalierung auf komplexe physikalische Systeme und bestätigten erneut sein Potenzial, das Verständnis komplexer dynamischer Systeme zu revolutionieren.

Dieser Erfolg unterstreicht die Bedeutung der Einbeziehung von Vorkenntnissen und mathematischer Theorie in Frameworks für maschinelles Lernen, um deren Fähigkeit zur Lösung komplexer physikalischer Probleme erheblich zu verbessern. Die Pionierarbeit der Fudan-Universität stellt einen entscheidenden Schritt vorwärts bei der Nutzung künstlicher Intelligenz dar, um unser Verständnis der grundlegenden Physik und Mathematik zu verbessern.