人工智能可以发现各种数据中隐藏的物理规律

神户大学和大阪大学的研究人员成功开发了人工智能技术，可以从常规观测数据中提取隐藏的运动方程，并创建一个忠实于物理定律的模型。

这项技术可以让我们发现现象背后隐藏的运动方程，而这些方程的定律被认为是无法解释的。例如，可以使用基于物理学的知识和模拟来检查生态系统的可持续性。

研究组由矢口孝春副教授和博士组成。学生陈玉涵(神户大学系统信息学研究生院)和松原隆副教授(大阪大学工学研究生院)。

这些研究成果于 2021 年 12 月 6 日公开，并在第三十五届神经信息处理系统会议(NeurIPS2021)上发表，该会议是人工智能技术的权威会议。这项研究是被选为聚光灯类别的前 3% 之一。

要点

能够使用人工智能对物理现象进行建模(公式化)可以实现极其精确、高速的模拟。

在当前使用人工智能的方法中，有必要使用符合运动方程的变换数据。因此，很难将人工智能应用于运动方程未知的实际观测数据。

该研究小组使用几何来开发人工智能，可以在提供的观测数据(无论其格式如何)中找到隐藏的运动方程并相应地对其进行建模。

未来，或许有可能发现之前被认为不符合牛顿定律的现象背后隐藏的物理定律，比如生态系统的变化。

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