โมเดลปัญญาประดิษฐ์มีความสามารถหลากหลาย เช่น การเขียน การสร้างภาพ และการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ แต่การนำเสนอแนวทางการฝึกฝนล่วงหน้าใหม่ที่เรียกว่า “GeoPT” ซึ่งพัฒนาโดยนักวิจัยจาก MIT CSAIL และ Tsinghua University ทำให้โมเดลจำลองสามารถเรียนรู้ฟิสิกส์ในวงกว้างและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
GeoPT นี้สามารถนำไปใช้ช่วยวิศวกรในการทำนายว่ายานพาหนะ สิ่งของในชีวิตประจำวัน หรือหุ่นยนต์จะตอบสนองต่อองค์ประกอบทางกายภาพต่างๆ เช่น ลม น้ำ หรือการชนอย่างไร ซึ่งมีประโยชน์ในการจำลองสถานการณ์ เช่น การชนของรถยนต์ หรือการลอยตัวของเรือในคลื่นปั่นป่วน
ในการทดสอบ GeoPT ได้ศึกษาข้อมูลพลวัตสังเคราะห์ 1.3 ล้านชุด โดยเมื่อทดสอบการรับมือของตัวเรือต่อทั้งอากาศและคลื่น พบว่าใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับน้อยกว่าถึง 60% และถึงจุดสูงสุดของความแม่นยำเร็วกว่าแนวทางเดิมถึงสี่เท่า ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับวิศวกรที่ต้องการทดสอบแบบแปลนโดยไม่ต้องทำการทดลองทางกายภาพจำนวนมาก
นักวิจัยระบุว่านี่เป็นเพียงภาพรวมของแบบจำลองโลกทางฟิสิกส์ที่พวกเขากำลังพัฒนา และพวกเขากำลังพร้อมที่จะสร้าง foundation models ทางฟิสิกส์ได้อย่างรวดเร็ว
ศัพท์ที่ควรรู้
- AI models – โมเดลปัญญาประดิษฐ์คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ถูกฝึกฝนให้ทำงานเฉพาะด้าน เช่น การเขียนหรือสร้างภาพ
- GeoPT – คือแนวทางการฝึกฝนล่วงหน้าใหม่ที่ช่วยให้โมเดลจำลองเรียนรู้หลักการทางฟิสิกส์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- CSAIL – คือห้องปฏิบัติการวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของ MIT ที่นักวิจัยใช้ในการพัฒนาโมเดลนี้
- Foundation models – คือโมเดลพื้นฐานขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างกว้างขวางและสามารถนำไปต่อยอดใช้งานได้หลากหลาย
ที่มา: news.mit.edu