Инкорпорирањето на физиката во алгоритмите за машинско учење за вештачката интелигенција може да и помогне да достигне нови нивоа на транспарентност и увид во карактеристиките на материјалот, заклучија истражувачите од Универзитетот Дјук. Тие користеа софистициран алгоритам за машинско учење во еден од првите обиди од овој тип да ги идентификуваат карактеристиките на метаматеријалите и да предвидат како тие комуницираат со електромагнетните полиња.
Предвидување својства
Методот, опишан во списанието Advanced Optical Materials, му овозможи на алгоритмот да ги предвиди својствата на метаматеријалите со голема точност и го прави тоа побрзо, подобро и пошироко од претходните пристапи. Покрај тоа што покажа дека со вклучување на познатата физика директно во машинското учење, алгоритмот може да најде решенија со помалку податоци за обука и за помалку време, студијата понуди некои увиди во суштинското дејство на неметалните метаматеријали, што досега не е познато.
„Невронските мрежи се обидуваат да најдат обрасци во податоците, но понекогаш обрасците што ги наоѓаат не ги следат законите на физиката, што го прави моделот несигурен“, објаснуваат истражувачите. „Со тоа што ја принудивме невронската мрежа да ги почитува законите на физиката, ја спречивме да најде врски што би можеле да одговараат на податоците, но кои не се вистинити.
Моделот „Лоренц“
Истражувачите го користеле моделот „Лоренц“, збир на равенки кои опишуваат како внатрешните својства на материјалот резонираат со електромагнетно поле. Моделот мораше да научи да ги предвидува параметрите на „Лоренц“ кои потоа ги користеше за да го пресмета одговорот.
Овој модел се покажа како поефикасен од претходните невронски мрежи; Покрај тоа, овој пристап може драматично да го намали бројот на параметри потребни за одредување на својствата на метаматеријалите.
Независно до откривањето
Овој физички заснован пристап кон вештачката интелигенција е способен сам да прави нови откритија. Како што електромагнетниот бран патува низ објектот, тој не мора да комуницира со него на ист начин на почетокот и на крајот на неговото патување.
Овој феномен е познат како просторна дисперзија. Бидејќи истражувачите морале да ги приспособат параметрите на просторната дисперзија со цел моделот да работи прецизно, тие добиле дотогаш сосема непознат увид во физиката на процесот.
