Nhà tiên phong AI Anima Anandkumar bàn về việc xây dựng mô hình nền tảng cho vật lý
Nhà tiên phong AI Anima Anandkumar đã nhấn mạnh sự chuyển dịch từ các mô hình ngôn ngữ sang AI dựa trên vật lý, tập trung vào cách các toán tử thần kinh (neural operators) được sử dụng để mô phỏng các hiện tượng vật lý phức tạp như thời tiết và lò phản ứng hạt nhân. Các mô phỏng vật lý truyền thống sử dụng phương trình vi phân riêng (PDE) cực kỳ tốn kém tài nguyên tính toán, và việc áp dụng các toán tử thần kinh có thể tăng tốc đáng kể các khám phá khoa học và thiết kế kỹ thuật. Sự chuyển dịch này có thể cách mạng hóa nhiều lĩnh vực từ khí tượng học đến năng lượng sạch. Khác với các mạng thần kinh tiêu chuẩn, các toán tử thần kinh học các ánh xạ giữa các không gian hàm vô hạn chiều, cho phép chúng giải các phương trình vi phân riêng mà không cần chia lưới cố định (discretization) hay huấn luyện lại cho các lưới mới.
## KIẾN THỨC NỀN
Việc mô phỏng thế giới vật lý thường đòi hỏi phải giải các Phương trình Vi phân Riêng (PDE), mô tả cách các đại lượng vật lý thay đổi theo không gian và thời gian. Các bộ giải số truyền thống có độ chính xác cao nhưng chậm, thúc đẩy các nhà nghiên cứu phát triển Học máy Hướng Vật lý (PIML) và các toán tử thần kinh để tạo ra các mô hình thay thế nhanh hơn dựa trên dữ liệu.