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#家庭教育新思路 致命一击的物理AI来了?![3]-1 “物理AI”不仅仅是机器人,它是具有物理实体,以物理定律为基础和条件,能与真实世界进行复杂交互、完成任务的AI系统。 目前主要有两个核心的方向: 一、用AI赋能物理研究 这是当前最活跃、成果最丰硕的方向。 简单说,就是利用人工智能(尤其是机器学习、深度学习)作为强大工具,来解决传统物理研究中棘手的问题。 1.核心应用包括: •加速计算模拟:用AI替代或辅助计算量极大的物理模拟(如湍流、量子多体问题、材料计算),速度可提升数个数量级。 •处理复杂数据:从海量、高维的实验数据(如对撞机数据、天文观测、显微镜图像)中自动提取模式、发现新现象或异常。 例如,LHC(大型强子对撞机)就用AI实时筛选碰撞事件。 oOpenFold3,一个完全开源的AlphaFold3替代品,用于理解蛋白质结构 oEVO2,首个生物序列大语言模型,一个在9万亿个基因序列上训练的大语言模型,标志着AI在生命科学领域从辅助工具向创造主体的跨越。 oEarth-2AI,理解物理定律的AI,开发出可视化天气和气候预测的应用程序。 oCosmos,一个整合前沿生成式世界基础模型,理解世界如何运作,用于加速物理AI开发。 •符号回归与发现定律:AI可以分析数据,自动拟合出简洁的数学公式(如通过“符号回归”重新发现运动定律、守恒量),甚至帮助科学家提出新的理论假设。 •逆向设计新材料/新结构:给定目标性能(如超导、高强度),AI可以逆向搜索和设计出符合要求的材料分子结构或宏观结构。 2.面临的挑战: •数据稀缺:许多物理系统(如新材料、极端天体)的高质量数据极少。 •外推与可信性:如何确保AI模型在训练数据之外的物理条件下依然做出可靠预测? •物理一致性:确保AI的预测严格遵循基本的物理定律(如能量守恒)。 •跨学科壁垒:需要既懂物理又懂AI的复合型人才。 物理AI不是人类的终结,而是对人类智慧的一次终极考试。 它迫使我们回答:当机器能完成几乎所有事务性工作时,什么才是我们真正珍视、不可替代的? 部分内容来自AI,仅供参考,请仔细甄别。#AI#物理AI #科普 #教育 #智能体
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