Sztuczna inteligencja z umysłem fizyka: nowe paradygmaty dla wiarygodnego AI

W ciągu ostatniej dekady głębokie uczenie zrewolucjonizowało dziedzinę sztucznej inteligencji, napędzając przełomy w rozpoznawaniu obrazów, modelowaniu języka czy rozgrywce. Postęp ten wiązał się jednak z widocznymi ograniczeniami: niewystarczającą wydajnością danych, brakiem odporności na zmiany rozkładu danych, wysokim zapotrzebowaniem na energię oraz – co kluczowe – powierzchownym rozumieniem praw fizyki.

W miarę jak AI coraz głębiej przenika do sektorów o kluczowym znaczeniu, takich jak prognozowanie klimatu czy medycyna, te ograniczenia stają się coraz bardziej problematyczne. Dlatego też na horyzoncie pojawia się obiecująca alternatywa: AI oparte na fizyce, gdzie proces uczenia jest ograniczony i kierowany przez prawa natury. To hybrydowe podejście, inspirowane wiekami postępu naukowego, osadza zasady fizyczne w modelach uczenia maszynowego, otwierając nowe ścieżki do generalizacji, interpretowalności i niezawodności.

Dlaczego teraz fizyka?

Współczesne modele AI, w szczególności duże modele językowe (LLM) i modele wizyjne, opierają się na wydobywaniu korelacji z ogromnych, często niestrukturyzowanych zbiorów danych. To podejście, napędzane danymi, nie sprawdza się w środowiskach, gdzie danych jest mało, gdzie bezpieczeństwo jest kluczowe lub gdzie procesy są ściśle regulowane prawami fizyki. AI oparte na fizyce, w przeciwieństwie do tego, wykorzystuje:

• Biasy indukcyjne poprzez ograniczenia fizyczne: Wbudowanie symetrii, praw zachowania i niezmienników fizycznych znacząco zmniejsza przestrzeń hipotez, kierując uczenie w stronę realnych i sensownych rozwiązań.
• Wydajność w zakresie próbek: Modele wykorzystujące wcześniejszą wiedzę z fizyki osiągają więcej przy mniejszej ilości danych, co jest krytyczną zaletą w dziedzinach takich jak opieka zdrowotna czy nauki obliczeniowe.
• Solidność i generalizacja: W przeciwieństwie do „czarnych skrzynek”, modele uwzględniające fizykę są mniej podatne na nieprzewidziane błędy podczas ekstrapolacji poza rozkład danych.
• Interpretowalność i zaufanie: Prognozy zgodne ze znanymi prawami, takimi jak zasada zachowania energii, są bardziej wiarygodne i łatwiejsze do wyjaśnienia.

Pejzaż AI opartego na fizyce

Obecnie możemy wyróżnić kilka głównych nurtów rozwoju AI zakotwiczonego w fizyce:

Sieci neuronowe wspomagane fizyką (PINNs)

PINNs integrują wiedzę fizyczną poprzez wprowadzenie kar za naruszanie równań rządzących (często równań różniczkowych cząstkowych) w funkcji straty. W ostatnich latach podejście to rozwinęło się w bogaty ekosystem, znajdując zastosowanie m.in. w modelowaniu rozprzestrzeniania się stresu w materiałach, dynamiki płynów, a nawet symulacji dynamiki serca czy rozwoju guzów.

Najnowsze osiągnięcia (2024–2025) w tej dziedzinie obejmują ujednoliconą analizę błędów, która zapewnia rygorystyczny rozkład błędów PINN, a także rozwój PINN-ów, które efektywnie radzą sobie z nieregularnymi geometrami bez konieczności każdorazowego ponownego szkolenia. Nowa generacja PINN-ów korzysta z architektur multimodalnych, łącząc komponenty sterowane danymi z tymi opartymi na fizyce, aby sprostać wyzwaniom częściowej obserwowalności i heterogeniczności danych.

Operatory neuronowe: uczenie fizyki w nieskończonych domenach

Klasyczne modele uczenia maszynowego mają ograniczenia w radzeniu sobie z wariacjami w równaniach fizyki i warunkach brzegowych. Operatory neuronowe, zwłaszcza operatory neuronowe Fouriera (FNO), uczą się mapowań między przestrzeniami funkcyjnymi. W prognozowaniu pogody FNO przewyższają tradycyjne splotowe sieci neuronowe (CNN) w wychwytywaniu nieliniowej dynamiki oceanów i atmosfery. Rozwój wieloskalowych operatorów neuronowych wyznacza obecny stan wiedzy w globalnym prognozowaniu pogody.

Symulacja różniczkowalna: szkielet fuzji danych i fizyki

Symulatory różniczkowalne umożliwiają kompleksową optymalizację przewidywań fizycznych poprzez uczenie. Są kluczowe w obszarach takich jak fizyka dotyku i kontaktu, umożliwiając uczenie w scenariuszach manipulacji obiektami miękkimi i sztywnymi. Co więcej, nowe silniki fizyczne oferują niespotykaną szybkość i skalę symulacji dla uczenia i robotyki.

Hybrydowe modele fizyka-ML: to, co najlepsze z obu światów

W przewidywaniu cyklonów tropikalnych hybrydowe modele łączą uczenie bazujące na danych z dokładnymi kodami fizycznymi, przesuwając horyzont prognozowania znacznie dalej niż dotychczasowe metody. W przemyśle i inżynierii hybrydy wykorzystują zarówno empiryczne, jak i fizyczne ograniczenia, przezwyciężając kruchość modeli opartych wyłącznie na danych lub wyłącznie na zasadach podstawowych. W naukach o klimacie umożliwiają one fizycznie wiarygodne zmniejszanie skali i prognozy uwzględniające niepewność.

Wyzwania i przyszłe kierunki badań

Przejście na paradygmat AI oparty na fizyce napotyka również na wyzwania. Skalowalność modeli z ograniczeniami fizycznymi pozostaje trudna, choć postęp w bezsiatkowych operatorach i szybkości symulacji jest znaczący. Kluczowym obszarem jest również obsługa zaszumionych, niekompletnych danych, gdzie nowe modele hybrydowe i multimodalne już przynoszą efekty. Integracja z dużymi modelami bazowymi (foundation models) oraz zapewnienie weryfikacji i walidacji modeli w różnych reżimach fizycznych to kolejne obszary intensywnych badań.

Przyszłość AI wydaje się zmierzać w kierunku paradygmatu „fizyka-pierwsza”. Oznacza to głęboką integrację wiedzy fizycznej z sieciami neuronowymi, rozwijanie sztucznej inteligencji, która będzie w stanie rozumieć i przewidywać zjawiska fizyczne w czasie rzeczywistym. Kluczowe będzie również automatyczne odkrywanie praw naukowych z wykorzystaniem zaawansowanych technik uczenia maszynowego. Te przełomy zależą od ścisłej współpracy między dziedzinami uczenia maszynowego, fizyki i ekspertów domenowych, co sprzyja połączeniu danych, obliczeń i wiedzy specjalistycznej, obiecując nową generację możliwości AI dla nauki i społeczeństwa.