Физика под контролем: Как «научить» модели понимать мир

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что методы интерпретации больших языковых моделей можно успешно применить к моделям, работающим с физическими данными, открывая возможности для управления их внутренними представлениями.

Активации, извлеченные из физической модели для сегментов, демонстрирующих определенные физические характеристики, и сегментов, лишенных этих характеристик, преобразуются в разностный сигнал $ \Delta_f $, который затем используется для корректировки работы модели Walrus во время вычислений, направляя ее к новым результатам.

Исследователи продемонстрировали возможность каузального контроля над внутренними представлениями физических концепций, таких как вихреобразование и диффузия, в фундаментальных физических моделях.

Несмотря на успехи в области машинного обучения, интерпретация внутренних представлений сложных моделей остается сложной задачей. В работе «Physics Steering: Causal Control of Cross-Domain Concepts in a Physics Foundation Model» исследуется возможность применения методов, разработанных для анализа больших языковых моделей, к физическим основанным моделям. Показано, что активационные векторы, соответствующие различным физическим режимам, формируют направленные концепты, позволяющие осуществлять причинно-следственное управление предсказаниями модели, например, индуцировать или подавлять определенные физические явления. Открывает ли это путь к созданию научных моделей, способных не просто предсказывать, но и демонстрировать понимание фундаментальных физических принципов?

Разрушая границы: Ограничения традиционного моделирования

Высокоточные физические симуляции, стремящиеся к максимальной реалистичности, требуют колоссальных вычислительных ресурсов. Каждый шаг моделирования, учитывающий мельчайшие детали взаимодействия частиц или элементов, экспоненциально увеличивает нагрузку на процессор. Это связано с тем, что для точного представления физических процессов необходимо решать сложные дифференциальные уравнения, требующие огромного количества операций. В результате, даже при использовании самых мощных суперкомпьютеров, моделирование сложных систем, таких как турбулентные потоки или химические реакции, может занимать дни, недели или даже месяцы. Такая вычислительная затратность делает их непрактичными для приложений, требующих ответа в режиме реального времени, например, в интерактивных играх, системах управления или оперативной обработке данных, где скорость является критическим фактором. В связи с этим, исследователи активно ищут альтернативные подходы, позволяющие упростить моделирование без значительной потери точности, такие как использование машинного обучения или разработка новых алгоритмов, оптимизированных для параллельных вычислений.

Традиционные методы моделирования, несмотря на свою эффективность в простых случаях, часто оказываются неспособными адекватно воспроизвести сложные динамические процессы, присущие потокам жидкости и реакционно-диффузионным системам. Это связано с тем, что такие системы характеризуются нелинейностью, турбулентностью и наличием множества взаимодействующих масштабов. Например, при моделировании турбулентного потока необходимо учитывать мельчайшие вихри, что требует огромных вычислительных ресурсов. Аналогичные трудности возникают при описании химических реакций, протекающих в сложных средах, где скорость и направление реакций зависят от концентрации реагентов, температуры и других факторов. Неспособность точно моделировать эти явления ограничивает возможности предсказания поведения систем, что критически важно в таких областях, как метеорология, материаловедение и разработка лекарств. Использование более грубых приближений, хотя и снижает вычислительные затраты, часто приводит к существенной потере точности и искажению результатов.

Ограничения вычислительных ресурсов существенно замедляют прогресс в различных областях науки и техники. В частности, точность долгосрочных прогнозов погоды напрямую зависит от возможности моделирования сложных атмосферных процессов, требующих огромных вычислительных мощностей. Аналогичная ситуация наблюдается в материаловедении, где для разработки новых материалов с заданными свойствами необходимо моделировать взаимодействие огромного количества атомов и молекул. В фармацевтике, процесс открытия и разработки лекарств также сталкивается с препятствиями, поскольку моделирование взаимодействия лекарственных препаратов с биологическими системами требует детального анализа сложных химических реакций и диффузионных процессов. Таким образом, преодоление этого вычислительного барьера является ключевой задачей для дальнейшего развития этих и других научных направлений.

Walrus: Основа для моделирования пространственно-временной динамики

Walrus представляет собой крупную модель-основу, основанную на архитектуре vision transformer, разработанную для суррогатного моделирования пространственно-временной динамики физических систем, описываемых частными дифференциальными уравнениями (ПДУ). Модель использует подход глубокого обучения для аппроксимации решений ПДУ без необходимости проведения традиционных численных симуляций. Архитектура vision transformer позволяет эффективно обрабатывать данные, представляющие собой последовательности пространственных полей во времени, что особенно важно для моделирования сложных физических процессов. Walrus предназначена для работы с различными типами ПДУ и может быть применена в таких областях, как гидродинамика, теплопередача и электромагнетизм.

Обучение Walrus проводилось на разнообразном наборе данных, включающем симуляции различных физических явлений. Этот датасет охватывает широкий спектр задач, таких как гидродинамика, теплопередача и распространение волн, представленных в различных пространственных и временных масштабах. Разнообразие данных позволяет модели обобщать полученные знания и эффективно применять их к новым, ранее не встречавшимся физическим системам и граничным условиям, что подтверждается результатами тестов на различных $PDE$-уравнениях.

Модель Walrus, основанная на глубоком обучении, предоставляет вычислительно эффективную альтернативу традиционным численным методам моделирования. В отличие от классических подходов, требующих дискретизации уравнений в частных производных ($PDE$) и решения системы алгебраических уравнений, Walrus непосредственно аппроксимирует решения $PDE$ на основе анализа больших объемов данных симуляций. Это позволяет значительно сократить время вычислений и снизить потребность в вычислительных ресурсах, особенно при моделировании сложных физических систем и задач, требующих высокой точности и детализации.

Концептуальное управление: Изоляция и контроль физических явлений

В рамках Walrus, понятия такие как вихреность, диффузия и скорость симуляции могут быть идентифицированы как управляемые направления в пространстве активаций посредством использования метрики ‘Concept Delta’. ‘Concept Delta’ позволяет количественно оценить влияние изменений в пространстве активаций на конкретные физические параметры. Фактически, это позволяет установить соответствие между конкретными векторами в пространстве активаций и изменениями в наблюдаемых физических свойствах симулируемой системы, обеспечивая возможность целенаправленного управления этими свойствами. Данный подход позволяет определить, какие изменения в активациях приводят к наибольшему изменению целевого параметра, что критически важно для эффективного управления физическими явлениями в симуляции.

Механизм “Активационного управления” позволяет целенаправленно изменять симулируемое физическое поведение, воздействуя на активационное пространство модели. Это достигается путем идентификации и манипулирования определенными направлениями в этом пространстве, которые соответствуют конкретным физическим характеристикам, таким как вихреность или скорость диффузии. Фактически, это эквивалентно «редактированию» результатов симуляции путем изменения соответствующих активаций, что позволяет контролировать и модифицировать поведение смоделированной физической системы без изменения базового кода симуляции или физических уравнений. Эффективность данного подхода продемонстрирована в различных системах, включая конвекцию Рэлея-Беннара, уравнения Эйлера и систему Грея-Скотта.

Функция ‘Single Direction Steering’ демонстрирует возможность изолированного управления конкретными физическими характеристиками в моделях. Успешные вмешательства и контроль над динамикой наблюдались в трех различных системах: конвекции Рэлея-Беннара, уравнений Эйлера для несжимаемой жидкости и реакции Грея-Скотта. В этих экспериментах, направленное изменение активаций в пространстве признаков позволило избирательно влиять на соответствующие физические параметры, подтверждая возможность целенаправленной модификации поведения симулируемых систем без влияния на другие аспекты их динамики.

Моделирование конвекции Рэлея-Беннара демонстрирует, что введение концепции Δвихря позволяет управлять полями давления и плавучести в зависимости от параметра α, как при усреднении по пространственным координатам, так и без него.

Взгляд в разум машины: К интерпретируемому искусственному интеллекту

Исследования архитектуры Walrus демонстрируют, что возможность направленного изменения представлений концепций подтверждает гипотезу о линейном представлении. Данная гипотеза предполагает, что различные характеристики объектов или явлений кодируются не как отдельные точки в многомерном пространстве активаций, а как направления в этом пространстве. Иными словами, изменение активации вдоль определенной оси соответствует изменению конкретной характеристики. Это означает, что концепты не смешиваются, а располагаются в активационном пространстве в виде векторов, что упрощает их интерпретацию и позволяет точно управлять представлением информации внутри модели. Такой подход открывает новые возможности для понимания внутренних механизмов работы искусственного интеллекта и создания более прозрачных и управляемых систем.

Исследования, проведенные с использованием модели Walrus, ставят под сомнение широко распространенную концепцию полисемантичности — представления множества различных признаков одним и тем же нейроном. Вместо этого, полученные данные указывают на то, что нейроны могут быть более специализированными, кодируя отдельные концепты. Такой подход, если его удастся подтвердить и масштабировать, открывает принципиально новые возможности для интерпретации работы искусственного интеллекта. Возможность четко определить, какие нейроны отвечают за конкретные признаки, значительно упрощает понимание логики принятия решений моделью, а следовательно, повышает доверие к ней и ее надежность, особенно в областях, требующих высокой степени обоснованности, таких как научные исследования и анализ данных. Это, в свою очередь, приближает нас к созданию действительно «прозрачного» искусственного интеллекта, способного не только решать сложные задачи, но и объяснять, как он к этому пришел.

Понимание принципов, по которым Walrus представляет физические концепции, открывает путь к созданию более надежных и заслуживающих доверия систем искусственного интеллекта для научных приложений. Изучение внутренней репрезентации знаний позволяет не просто предсказывать результаты, но и понимать логику, лежащую в основе этих предсказаний. Такой подход особенно важен в областях, где точность и прозрачность критически важны, например, в материаловедении, химии или физике. Возможность интерпретировать внутренние представления модели позволяет выявлять потенциальные ошибки и предвзятости, а также обеспечивает возможность валидации результатов с помощью экспертных знаний. Таким образом, Walrus демонстрирует потенциал для создания ИИ, который не только решает сложные научные задачи, но и предоставляет объяснения, необходимые для подтверждения и улучшения научных исследований.

За горизонтом: Обобщение и будущие направления

Проект Walrus продемонстрировал выдающиеся способности к обобщению знаний, успешно применяя принципы, полученные при изучении гидродинамики, к совершенно иным областям, таким как системы реакция-диффузия и за их пределы. Этот подход позволил не просто решить конкретную задачу, но и выявить универсальные закономерности, применимые к широкому спектру физических процессов. Например, концепции, разработанные для анализа течений жидкости, оказались полезны при моделировании химических реакций и даже при изучении самоорганизующихся систем. Такое перенесение знаний существенно ускоряет научные исследования, позволяя использовать уже накопленный опыт для решения новых задач и открывая перспективы для разработки инновационных технологий в различных областях науки и техники.

Способность Уолруса к переносу знаний открывает захватывающие перспективы для ускорения научных открытий и решения сложных инженерных задач. Продемонстрированная универсальность алгоритма, применимость принципов, изначально разработанных для анализа течений жидкости, к совершенно разным системам, таким как реакционно-диффузионные процессы, предполагает возможность создания единой платформы для моделирования и оптимизации широкого спектра явлений. Это может существенно сократить время, необходимое для разработки новых материалов, лекарственных препаратов и технологических решений, позволяя исследователям и инженерам использовать уже существующие знания для решения ранее невозможных задач. Подобный подход обещает революционизировать процесс научных исследований, переходя от эмпирических методов к более эффективным и предсказуемым моделям, основанным на глубоком понимании фундаментальных принципов.

Исследования показали, что принципы, первоначально выведенные из анализа течения сдвига — явления, относящегося к динамике жидкостей — оказались удивительно применимы к совершенно несвязанным физическим системам. Этот перенос концептуальных направлений, изначально предназначенных для описания поведения текучих сред, успешно реализован в моделях реакционно-диффузионных систем, демонстрируя универсальность подхода. Такая широкая применимость указывает на то, что фундаментальные закономерности, проявляющиеся в различных областях физики, могут быть связаны более тесно, чем предполагалось ранее, открывая перспективы для создания унифицированных теоретических рамок и эффективных методов решения сложных задач в различных областях науки и техники.

Исследование демонстрирует, что внутренние представления физических моделей, подобно тем, что обнаруживаются в больших языковых моделях, могут быть направлены и интерпретированы. Авторы показывают, что можно целенаправленно воздействовать на активации модели, изменяя её поведение и контролируя представление физических концепций, таких как вихрение и диффузия. Это подтверждает идею о том, что понимание системы требует не просто её описания, но и возможности её активного изменения. Как однажды заметил Марвин Минский: «Способность учиться — это не просто накопление фактов, а перестройка знаний». Подобный подход к физическим моделям позволяет не только понять, как они «думают», но и активно формировать их знания, раскрывая потенциал для более глубокого и контролируемого моделирования реальности.

Куда же дальше?

Представленные результаты, хотя и демонстрируют возможность “управления” внутренними представлениями физических моделей, лишь приоткрывают дверь в неизведанное. Попытки реверс-инжиниринга физических законов из глубин нейронной сети — занятие, безусловно, интересное, но наивное ожидание “прозрачности” этих представлений представляется иллюзорным. В конце концов, сама природа реальности не склонна к упрощениям, а лишь имитирует их, создавая иллюзию порядка. Ключевым вопросом остается не столько идентификация концептов, сколько понимание того, как эти внутренние представления реально влияют на предсказательную силу модели в неизученных режимах.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является расширение спектра исследуемых физических явлений. Пока что акцент сделан на гидродинамике, но возможность применения этих методов к более сложным системам, например, к турбулентности или даже квантовым явлениям, выглядит перспективной, хотя и сопряженной с новыми трудностями. При этом, необходимо учитывать, что “концепты” в этих областях могут быть гораздо более абстрактными и трудно интерпретируемыми, что потребует разработки новых методов анализа и визуализации.

Истинным вызовом станет создание моделей, в которых внутренние представления не просто отражают физические законы, но и позволяют их нарушать контролируемым образом. Только в этом случае удастся выйти за рамки пассивного моделирования и перейти к активному исследованию пространства возможностей, открывая новые горизонты понимания и контроля над физическим миром. В конечном итоге, игра с правилами — это и есть суть познания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20798.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-27 06:49

🚀 Квантовые новости