یک مطالعه اخیر توسط محققان از کهن الگوی هوش مصنوعی یک مدل هوش مصنوعی پیشگام با قابلیت تعمیم سیگنال‌ها و پدیده‌های فیزیکی مختلف رونمایی کرده است که جهشی قابل توجه در زمینه هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. مقاله با عنوان یک مدل بنیادی هوش مصنوعی پدیدارشناسی برای سیگنال های فیزیکی، یک رویکرد جدید برای ساخت یک مدل هوش مصنوعی یکپارچه پیشنهاد می‌کند که می‌تواند فرآیندهای فیزیکی را از حوزه‌های مختلف پیش‌بینی و تفسیر کند، همگی بدون اطلاع قبلی از قوانین فیزیکی اساسی.
رویکردی جدید به هوش مصنوعی برای سیستم‌های فیزیکی
هدف این مطالعه توسعه یک مدل پایه هوش مصنوعی است که می تواند سیگنال های فیزیکی را از طیف گسترده ای از سیستم ها، از جمله جریان های الکتریکی، جریان سیال، و داده های حسگر نوری کنترل کند. با اتخاذ الف پدیدارشناختی با رویکرد، محققان از گنجاندن قوانین فیزیکی خاص در مدل اجتناب کردند و به آن اجازه تعمیم به پدیده‌های فیزیکی جدیدی را دادند که قبلاً با آنها مواجه نشده بود.
آموزش دیده در 0.59 میلیارد اندازه گیری سنسور از حوزه های مختلف، مدل عملکرد استثنایی در پیش بینی رفتارهای سیستم های فیزیکی نشان داده است. این سیستم ها از نوسانگرهای مکانیکی ساده تا فرآیندهای پیچیده مانند دینامیک شبکه الکتریکی را شامل می شود که تطبیق پذیری مدل را نشان می دهد.
چارچوب هوش مصنوعی پدیدارشناسانه
رویکرد این مطالعه مبتنی بر یک چارچوب پدیدارشناختی است. برخلاف مدل‌های سنتی هوش مصنوعی که بر تعصبات استقرایی از پیش تعریف‌شده (مانند قوانین حفاظت) متکی هستند، محققان هوش مصنوعی خود را صرفاً بر اساس داده‌های مشاهده‌ای از حسگرها آموزش دادند. این به مدل اجازه می‌دهد تا الگوهای درونی پدیده‌های فیزیکی مختلف را بدون فرض هرگونه دانش قبلی از اصول فیزیکی حاکم بیاموزد.
با تمرکز بر مقادیر فیزیکی مانند دما، جریان الکتریکی و گشتاور، این مدل قادر به تعمیم انواع حسگرها و سیستم‌های مختلف بود و دری را به روی کاربردها در صنایع مختلف از مدیریت انرژی گرفته تا تحقیقات علمی پیشرفته باز کرد.
چارچوب Ω: مسیری برای مدل‌های فیزیکی جهانی
هسته اصلی این پیشرفت است Ω-چارچوبیک روش ساخت یافته توسط محققان برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی که می‌تواند فرآیندهای فیزیکی را استنتاج و پیش‌بینی کند. در این چارچوب، تمام فرآیندهای فیزیکی به صورت مجموعه‌ای از مقادیر قابل مشاهده نمایش داده می‌شوند. چالش ساخت یک مدل جهانی در این واقعیت نهفته است که همه کمیت های فیزیکی ممکن را نمی توان اندازه گیری کرد یا در آموزش گنجاند. با وجود این، Ω-Framework به مدل اجازه می دهد تا رفتارها را در سیستم های جدید بر اساس داده هایی که با آن مواجه شده است استنتاج کند.
این توانایی تعمیم از روشی است که مدل داده‌های حسگر ناقص یا پر سر و صدا را مدیریت می‌کند، که نمونه‌ای از برنامه‌های کاربردی در دنیای واقعی است. هوش مصنوعی یاد می گیرد که این سیگنال ها را رمزگشایی و بازسازی کند و رفتارهای آینده را با دقت قابل توجهی پیش بینی کند.
معماری مبتنی بر ترانسفورماتور برای سیگنال های فیزیکی
معماری مدل بر اساس شبکه های ترانسفورماتور، معمولاً در پردازش زبان طبیعی اما اکنون برای سیگنال های فیزیکی اعمال می شود. این شبکه‌ها داده‌های حسگر را به تکه‌های تک بعدی تبدیل می‌کنند که سپس در یک فضای پنهان یکپارچه جاسازی می‌شوند. این تعبیه به مدل اجازه می‌دهد تا الگوهای زمانی پیچیده سیگنال‌های فیزیکی را بدون توجه به نوع حسگر خاص ثبت کند.
پایین دست رمزگشاهای پدیدارشناسی سپس مدل را قادر می سازد تا رفتار گذشته را بازسازی کند یا رویدادهای آینده را پیش بینی کند و آن را با طیف وسیعی از سیستم های فیزیکی سازگار کند. رمزگشاهای سبک وزن همچنین امکان تنظیم دقیق کار را بدون آموزش مجدد کل مدل فراهم می کنند.
اعتبار سنجی در سیستم های فیزیکی متنوع
محققان آزمایش های گسترده ای را برای آزمایش قابلیت های تعمیم مدل انجام دادند. در یک مجموعه از آزمون ها، مدل بر روی یک مورد ارزیابی قرار گرفت نوسان ساز هارمونیک جرم بهار و یک سیستم ترموالکتریک هر دو سیستم به دلیل رفتارهای پر هرج و مرج یا پیچیده خود شناخته شده بودند، که آنها را کاندیدای ایده آل برای آزمایش دقت پیش بینی مدل می کرد.
هوش مصنوعی با موفقیت رفتار این سیستم ها را با کمترین خطا حتی در مراحل آشفته پیش بینی کرد. این موفقیت پتانسیل آن را برای پیش‌بینی سیستم‌های فیزیکی که دینامیک غیرخطی را نشان می‌دهند، برجسته می‌کند.
آزمایش های بیشتر با استفاده از داده های دنیای واقعی، از جمله:
- مصرف برق در کشورهای مختلف
- تغییرات دما در ملبورن استرالیا
- داده های دمای روغن از ترانسفورماتورهای الکتریکی
در هر مورد، این مدل از مدل‌های سنتی و مختص دامنه بهتر عمل کرد و توانایی خود را در مدیریت سیستم‌های پیچیده و دنیای واقعی نشان داد.
تعمیم و تطبیق پذیری صفر شات
یکی از هیجان انگیزترین نتایج این مطالعه، توانایی تعمیم شات صفر مدل است. هوش مصنوعی می‌توانست رفتارهایی را در سیستم‌هایی که هرگز در طول آموزش با آنها مواجه نشده بود، مانند رفتار ترموالکتریک و دینامیک ترانسفورماتور الکتریکی، با درجه بالایی از دقت پیش‌بینی کند.
این قابلیت منعکس‌کننده دستاوردهایی است که در مدل‌های زبان طبیعی مانند GPT-4 مشاهده می‌شود، که در آن یک مدل منفرد آموزش‌دیده بر روی یک مجموعه داده گسترده می‌تواند از مدل‌های تخصصی در کارهای خاص بهتر عمل کند. این پیشرفت می تواند پیامدهای گسترده ای در توانایی هوش مصنوعی در تفسیر فرآیندهای فیزیکی داشته باشد.
مفاهیم برای صنایع و تحقیقات
کاربردهای بالقوه این مدل پایه هوش مصنوعی وسیع هستند با فعال کردن سیستم های حسگر-آگنوستیک، این مدل را می توان در حوزه هایی استفاده کرد که جمع آوری مجموعه داده های بزرگ و تخصصی دشوار است. توانایی آن در یادگیری مستقل از داده‌های مشاهده‌ای می‌تواند منجر به توسعه آن شود سیستم های هوش مصنوعی خودآموز که بدون دخالت انسان با محیط های جدید سازگار می شوند.
علاوه بر این، این مدل نوید قابل توجهی برای کشف علمی دارد. در زمینه‌هایی مانند فیزیک، علم مواد و تحقیقات تجربی، که داده‌ها اغلب پیچیده و چند بعدی هستند، این مدل می‌تواند فرآیند تحلیل را تسریع کند و بینش‌هایی را ارائه دهد که قبلاً با روش‌های سنتی غیرقابل دسترس بودند.
مسیرهای آینده
در حالی که این مدل نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در هوش مصنوعی برای سیستم های فیزیکی است، این مطالعه همچنین مناطقی را برای تحقیقات بیشتر شناسایی می کند. اینها شامل اصلاح مدل نویزهای خاص حسگر، بررسی عملکرد آن در سیگنال‌های غیر تناوبی، و رسیدگی به موارد گوشه‌ای است که پیش‌بینی‌ها دقت کمتری داشتند.
کار آینده همچنین می‌تواند بر توسعه رمزگشاهای قوی‌تر برای کارهای خاص، مانند تشخیص ناهنجاری، طبقه‌بندی، یا رسیدگی به موارد لبه در سیستم‌های پیچیده تمرکز کند.
نتیجه گیری
مقدمه این مدل بنیادی هوش مصنوعی پدیدارشناسی برای سیگنال های فیزیکی فصل جدیدی در توانایی هوش مصنوعی برای درک و پیش بینی دنیای فیزیکی است. این مدل با قابلیت تعمیم در طیف گسترده ای از پدیده ها و انواع حسگرها، می تواند صنایع، تحقیقات علمی و حتی فناوری های روز را متحول کند. قابلیت یادگیری صفر شات که در این مطالعه نشان داده شد، دری را به روی مدل‌های هوش مصنوعی باز می‌کند که می‌توانند به طور مستقل یاد بگیرند و با چالش‌های جدید سازگار شوند، بدون نیاز به بازآموزی خاص دامنه.
این پژوهش پیشگامانه، به رهبری کهن الگوی هوش مصنوعی، احتمالاً تأثیرات ماندگاری بر نحوه اعمال هوش مصنوعی در سیستم های فیزیکی خواهد داشت و زمینه هایی را متحول می کند که بر پیش بینی های دقیق و مقیاس پذیر متکی هستند.
