Ученые из Пенсильванского университета разработали метод, который улучшает работу искусственного интеллекта при решении так называемых «обратных дифференциальных уравнений в частных производных». Это класс задач, где по видимому результату нужно восстановить скрытую причину явления.
Проще говоря, если обычные уравнения предсказывают, как распространяются волны от брошенного камня, то обратные уравнения пытаются определить, где именно камень упал, глядя на рябь на воде.
Этот подход важен для многих областей: от прогнозирования погоды до изучения генетики. Однако традиционные методы на основе ИИ требовали огромных вычислительных мощностей и часто давали сбои при работе с зашумленными данными.
Авторы работы предложили решение, которое они назвали «сглаживающие слои». Они взяли математическую идею 1940-х годов, которая позволяет убирать помехи из сигнала перед тем, как ИИ начнет его анализировать. Это не только повысило надежность расчетов, но и снизило потребность в вычислительных ресурсах.
Одно из первых применений новой техники — изучение ДНК в клетке. Метод помогает точнее определять химические реакции, управляющие активностью генов. В перспективе это может помочь в разработке методов лечения рака и изучении процессов старения.
Исследователи отмечают, что такой же подход можно использовать в материаловедении и гидродинамике везде, где ученые сталкиваются с зашумленными данными и сложными скрытыми процессами.
Читайте также: «Ученые разработали материал, который саморазрушается по команде».