MIT-Forscher entwickeln GeoPT: KI-Modelle lernen physikalische Gesetze

Technik und Auswirkungen

Sobald die Richtung und Geschwindigkeit der anzuwendenden Kraft eingegeben werden, präsentiert das Modell die daraus resultierenden Effekte an verschiedenen Punkten des Objekts in Form einer Wärmekarte.

Dieser Ansatz vereinfacht die direkte Simulation eines Fahrzeugs bei einem Aufprall gegen eine Wand, der Brechung oder der Schwimmleistung eines Schiffes in welligem Meer.

GeoPT übertrif bei industriellen Tests die bestehenden Simulationsmodelle und erreicht die Spitzenleistung doppelt so schnell, während die benötigte Menge an gelabelten Daten um 60 Prozent reduziert wird.

Technik und Auswirkungen

Das Modell, das komplexe dreidimensionale Formen auf ihre Reaktion auf Oberflächenpressung und Windströmungen untersucht, überlegen in den Parametern Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz.

Bei Tests zur Messung des Widerstands ümpfen gegen Luft- und Wellenkraft erreichte GeoPT im Vergleich zu den besten Basismodellen viermal schneller die höchste Genauigkeit. Zu den physikalischen Basismodellen Das System kann hochpräzise Simulationen, die aus über einer halben Milliarde Netzpunkten bestehen, innerhalb ühren.

Das Modell kann auch bei noch nie zuvor trainierten dreidimensionalen Objekten die Lichtphysik und Objektdformationen korrekt vorhersagen und ermöglicht Ingenieuren, Fahrzeugkonstruktionen zu testen, ohne physische Experimente durchführen zu müssen.

Forscher weisen darauf hin, dass neben Text und Pixeln die Physik als dritte Hauptkomponente für KI-Modelle, das darauf abzielt, in einem breiten Anwendungsspektrum eingesetzt zu werden – über das Testen neuer Materialien bis hin zur Erstellung physikalisch realistischer Videos – soll die Grundlage für KI-Systeme bilden, die zukünftig in allen physikalischen Aufgaben verallgemeinern können.