新的人工智能可以发现隐藏的物理定律

科贝大学和大阪大学的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）技术，可以发现隐藏的物理定律。该AI可以从常规观测数据中提取隐藏的运动方程，然后使用这些方程创建基于物理定律的模型。

这一新发展可以使专家们发现无法解释的现象背后的隐藏运动方程。

研究团队包括科贝大学的副教授八木原隆治和博士生陈宇涵，以及大阪大学的副教授松原崇。

该研究于上个月在第35届神经信息处理系统会议（NeurlPS2021）上发表。

预测物理现象

为了预测物理现象，专家们通常依赖超级计算机的模拟。这些模拟使用基于物理定律的数学模型，但如果模型存在问题，结果可能不可靠。这就是为什么需要一种从观测数据中产生可靠模型的方法。

新研究开发了一种从观测数据中发现新运动方程的方法。以前的研究重点是从数据中发现运动方程，但有些需要数据以适当的格式存在。问题是，有很多情况下，专家们不知道使用什么样的数据格式，所以很难应用实际数据。

揭示未知的几何属性

研究人员通过揭示现象背后的未知几何属性来解决这一挑战。这使他们能够开发出一种可以在数据中找到这些几何属性的AI。如果AI可以从数据中提取运动方程，那么这些方程可以用来创建遵循物理定律的模型和模拟。

物理模拟发生在天气预报、药物发现和汽车设计等领域。然而，它们通常需要大量计算。如果AI可以从特定现象的数据中学习，并使用新方法构建小规模模型，那么计算可以简化、加快并遵循物理定律。

这种方法也可以应用于与物理无关的领域，实现基于物理知识的调查和模拟，以前认为无法解释的现象。例如，它可以用于发现动物种群数据中的隐藏运动方程，显示个体数量的变化，这可以帮助提供对生态系统可持续性的见解。