W świecie sztucznej inteligencji nieustannie poszukuje się metod, które pozwolą tworzyć coraz doskonalsze i bardziej wiarygodne modele. Jednym z najbardziej obiecujących kierunków są Sieci Neuronowe Informowane Fizyką (PINN).
To interesujące podejście, które łączy potęgę uczenia maszynowego z fundamentalnymi prawami nauki, otwierając drzwi do rozwiązywania problemów, z którymi tradycyjne AI sobie nie radzi.
Większość modeli sztucznej inteligencji, w tym popularne LLM-y, uczy się wyłącznie na podstawie dostarczonych im danych. Analizują wzorce i korelacje, ale nie mają wrodzonego „rozumienia” świata. Sieci PINN działają inaczej. Oprócz danych treningowych, w ich architekturze zaszyte są również równania, które opisują konkretne prawa fizyki – na przykład zasady termodynamiki, mechaniki płynów czy grawitacji. W praktyce oznacza to, iż model jest „karany” podczas treningu nie tylko za niedopasowanie do danych, ale również za próby złamania praw fizyki.
Prosty przykład w akcji – czyli jak leci piłka
Zasada działania PINN, choć brzmi skomplikowanie, została w genialnie prosty sposób przedstawiona w artykule na portalu Medium.com. Analityk danych Venkatkumar (VK) postanowił zobrazować potęgę tej technologii na przykładzie, który każdy z nas zna ze szkoły: przewidywaniu trajektorii lotu piłki pod wpływem grawitacji.
W swoim eksperymencie Venkatkumar wytrenował kilka różnych modeli AI. Wszystkim pokazał tylko niewielki, początkowy fragment toru lotu piłki. Tradycyjne modele (jak regresja liniowa czy lasy losowe) miały za zadanie nauczyć się wzorca wyłącznie z tych kilku punktów. Model PINN również otrzymał te same dane, ale z jednym kluczowym dodatkiem – informacją w postaci równania opisującego ruch ciała w polu grawitacyjnym.
Wyniki, które mówią same za siebie
Jak można było przewidzieć, wszystkie modele dobrze poradziły sobie z odtworzeniem tej części trajektorii, której się uczyły. Prawdziwy test nadszedł jednak, gdy poproszono je o przewidzenie, co stanie się dalej (tzw. ekstrapolację). Wówczas tradycyjne modele kompletnie zawiodły, generując absurdalne, niefizyczne trajektorie.
Tymczasem model PINN, „wiedząc”, iż musi przestrzegać prawa grawitacji, bezbłędnie odtworzył całą paraboliczną ścieżkę lotu piłki, daleko poza zakresem danych treningowych. To pokazuje fundamentalną przewagę tego podejścia: tam, gdzie brakuje danych, model opiera się na uniwersalnych prawach nauki, dzięki czemu jego przewidywania są znacznie bardziej wiarygodne.
Gdzie to ma znaczenie? Potencjalne zastosowania
Chociaż przykład z piłką jest prosty, technologia PINN ma ogromny potencjał w rozwiązywaniu niezwykle złożonych, realnych problemów. Jest już wykorzystywana w inżynierii do projektowania bezpieczniejszych konstrukcji i symulowania przepływu płynów, w robotyce do tworzenia bardziej precyzyjnych i energooszczędnych maszyn, w naukach o środowisku do modelowania zmian klimatycznych, a choćby w medycynie do symulowania rozprzestrzeniania się chorób czy działania leków w organizmie. We wszystkich tych dziedzinach połączenie danych z twardą nauką jest kluczem do uzyskania wiarygodnych i użytecznych wyników.
Zainteresowanych poszerzeniem swoich horyzontów myślowych zachęcam do lektury materiału autorstwa Venkatkumara. Ostrzegam, iż to dość mocno techniczny tekst.
Jeśli artykuł AI, która „rozumie” fizykę. Czym są sieci neuronowe PINN i dlaczego to przyszłość? nie wygląda prawidłowo w Twoim czytniku RSS, to zobacz go na iMagazine.
