Teknik AI unggul dalam menyelesaikan persamaan kompleks dalam fisika, terutama masalah terbalik
Persamaan diferensial adalah alat dasar dalam fisika: mereka digunakan untuk menggambarkan fenomena mulai dari dinamika fluida hingga relativitas umum. Namun, ketika persamaan-persamaan ini menjadi keras (artinya mereka melibatkan skala yang sangat berbeda atau parameter yang sangat sensitif), mereka menjadi sangat sulit untuk diselesaikan. Hal ini terutama relevan dalam masalah terbalik, di mana ilmuwan mencoba menurunkan hukum fisika yang tidak diketahui dari data yang diamati.
Berlangganan ke kaminewsletteruntuk pembaruan berita teknologi terbaru.
Untuk mengatasi tantangan ini, para peneliti telah meningkatkan kemampuan Neural Networks yang Dikaitkan dengan Fisika (PINN), sebuah jenis kecerdasan buatan yang memasukkan hukum fisika ke dalam proses pembelajarannya.
Pendekatan mereka, dilaporkan dalamFisika Komunikasi, menggabungkan dua teknik inovatif: pelatihan Multi-Head (MH), yang memungkinkan jaringan saraf untuk belajar ruang solusi umum untuk keluarga persamaan—bukan hanya satu kasus spesifik—dan Regularisasi Unimodular (UR), yang terinspirasi oleh konsep dari geometri diferensial dan relativitas umum, yang menstabilkan proses pembelajaran dan meningkatkan kemampuan jaringan untuk menggeneralisasi pada masalah baru yang lebih sulit.
Metode-metode ini berhasil diterapkan pada tiga sistem yang semakin kompleks: persamaan nyala api, osilator Van der Pol, dan Persamaan Medan Einstein dalam konteks holografik. Dalam kasus terakhir, para peneliti berhasil memulihkan fungsi fisika yang tidak diketahui dari data sintetis, sebuah tugas yang sebelumnya dianggap hampir mustahil.
Kemajuan terbaru dalam efisiensi pelatihan mesin belajar telah membuat PINNs semakin populer dalam beberapa tahun terakhir,” kata Pedro Tarancón-Álvarez, mahasiswa doktoral di ICCUB. “Rangka kerja ini menawarkan beberapa fitur baru dibandingkan metode numerik tradisional, yang paling menonjol adalah kemampuannya untuk menyelesaikan masalah terbalik.
“Menyelesaikan masalah invers ini seperti mencoba menemukan solusi dari sebuah masalah yang kehilangan satu bagian; bagian yang benar akan memiliki solusi unik, sedangkan yang salah mungkin tidak memiliki solusi, atau memiliki beberapa solusi,” tambah Pablo Tejerina-Pérez, mahasiswa doktoral di ICCUB.
Seseorang dapat mencoba menginventarisir bagian yang hilang dari masalah tersebut, lalu melihat apakah bisa diselesaikan dengan benar—PINNs kami melakukan hal yang sama, tetapi dengan cara yang jauh lebih cerdas dan efisien daripada yang kami mampu.
Informasi lebih lanjut:Pedro Tarancón-Álvarez dkk, Efisien PINNs melalui regulasi multi-head unimodular ruang solusi,Fisika Komunikasi(2025).DOI: 10.1038/s42005-025-02248-1
Disediakan oleh Universitas Barcelona
Cerita ini pertama kali diterbitkan diBisakimia.
- Nasib Siswa SDN yang Bolos Sekolah Setahun, Ancaman Putus Pendidikan Mengancam - February 28, 2026
- Teknik AI unggul dalam menyelesaikan persamaan kompleks dalam fisika, terutama masalah terbalik - February 28, 2026
- Jason Bateman Faces Criticism for Pressing Charli XCX on Motherhood - February 28, 2026
Leave a Reply