Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) и Университета Цинхуа разработали новый метод предварительного обучения искусственного интеллекта GeoPT, который позволяет моделям симуляции эффективнее изучать основы физики и точнее моделировать поведение объектов в реальном мире.
«Новый подход к предварительному обучению, известный как GeoPT, позволяет моделям симуляции изучать физику более широко и эффективно. Он виртуально воспроизводит повседневные механические взаимодействия в трехмерном пространстве, показывая, как частицы останавливаются при достижении определенной части объекта», — говорится в исследовании.
Такие симуляции помогают моделям лучше понимать законы физики, точнее моделировать реальный мир, в два раза быстрее достигать максимальной производительности и обучаться на 60% меньшем объеме данных по сравнению с ведущими моделями: «В перспективе проект может помочь инженерам прогнозировать, как транспортные средства, включая автомобили и самолеты … а также роботы реагируют на различные физические воздействия, например ветер, воду и столкновения».
Ученые отмечают, что на практике пользователю достаточно загрузить трехмерную модель объекта и задать направление и скорость воздействия, после чего GeoPT смоделирует его реакцию, например, при столкновении или воздействии волн и ветра.
