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人工智能評(píng)論最新綜述 | AI遇見物理學(xué):綜合調(diào)查

發(fā)布時(shí)間:2024-09-13 17:14:12來(lái)源: 13041198719

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和在諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,其背后的物理原理和客觀規(guī)律引起了學(xué)者們的高度關(guān)注,并開始探索“AI + Physics”領(lǐng)域(Muther 等 2023;Mehta 等 2019)。當(dāng)前研究的目標(biāo)是: (1) 利用物理科學(xué)和人工智能的發(fā)展來(lái)研究大腦學(xué)習(xí)的原理; (2) 利用人工智能促進(jìn)物理學(xué)的進(jìn)步; (3) 應(yīng)用物理科學(xué)來(lái)指導(dǎo)新型人工智能范式的發(fā)展。我們回顧了經(jīng)典的人工智能與物理學(xué)科交叉領(lǐng)域的相關(guān)研究。這包括以物理見解為驅(qū)動(dòng)力的人工智能概念和算法的發(fā)展、人工智能算法在物理學(xué)多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用以及這兩個(gè)領(lǐng)域的交叉研究(Zdeborová 2020;Meng 等 2022)。

本文闡述了經(jīng)典的由物理相關(guān)學(xué)科(經(jīng)典力學(xué)、電磁學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理學(xué)、量子力學(xué))所啟發(fā)的AI深度算法(如圖1所示),同時(shí)介紹了AI算法解決物理問(wèn)題的相關(guān)研究,在此基礎(chǔ)上全面概述了物理學(xué)背景下人工智能深度算法的發(fā)展和挑戰(zhàn)。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

經(jīng)典力學(xué)啟發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式
經(jīng)典力學(xué)中的對(duì)稱性約束揭示了系統(tǒng)在某些變換條件下的不變性,而深度學(xué)習(xí)能夠通過(guò)特定結(jié)構(gòu)或模型來(lái)模擬這些物理世界中的對(duì)稱性(即物理定律在平移、旋轉(zhuǎn)等變換條件下的不變性)。動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是一種表達(dá)各種非線性函數(shù)的工具,同時(shí)二者在信息的逐層傳播方式上具有一定的相似性。我們從幾何深度學(xué)習(xí)和動(dòng)力學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)角度出發(fā),概述了由經(jīng)典力學(xué)啟發(fā)的代表性AI深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,如表1所示。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

電磁學(xué)啟發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范式

 

電磁學(xué)的理論奠定了光學(xué)的基礎(chǔ),光是電磁波的一種形式,具有電場(chǎng)和磁場(chǎng)的振蕩。光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ONNs)的核心思想是通過(guò)調(diào)制光的相位、幅度等光學(xué)特性來(lái)模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理過(guò)程。此外,ONNs 利用光的傳播特性,如干涉、色散、傳輸和反射等,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心運(yùn)算。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要運(yùn)算包括線性運(yùn)算、非線性激活運(yùn)算和卷積運(yùn)算,其在光學(xué)系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法如表2所示。

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