Агенты и физика: новый подход к моделированию сложных систем

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен PhysicsAgentABM — инновационный фреймворк, объединяющий возможности искусственного интеллекта и агентного моделирования для повышения точности и масштабируемости симуляций.

Архитектура PhysicsAgentABM осуществляет логический вывод на уровне кластера, комбинируя символьные и нейронные пути с учётом неопределённости, после чего происходит стохастическая реализация на уровне агентов, при этом механизм ANCHOR обеспечивает согласованность поведения при абстрагировании.

PhysicsAgentABM использует нейро-символический подход и анализ кластеров для адаптивного моделирования поведения больших популяций агентов с учётом физических принципов.

Несмотря на выразительность многоагентных систем, основанных на больших языковых моделях (LLM), их масштабирование затруднено и калибровка для моделирования переходов во времени остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘PhysicsAgentABM: Physics-Guided Generative Agent-Based Modeling’, которая смещает акцент с индивидуальных агентов на адаптивные кластеры, кодирующие априорные знания о механизмах переходов, и использует нейро-символический подход для повышения точности и масштабируемости моделирования. Предложенная архитектура, основанная на неопределенности и кластерном анализе, позволяет достичь более точных результатов и снизить вычислительные затраты по сравнению с традиционными подходами. Возможно ли, используя подобные методы, создать принципиально новые инструменты для моделирования сложных социально-экономических систем?

Пределы Традиционного Моделирования: Когда Агенты Теряют Связь с Целым

Традиционные модели, основанные на агентах, зачастую сталкиваются с ограничениями при увеличении их масштаба. По мере роста числа взаимодействующих агентов, вычислительная сложность резко возрастает, приводя к так называемым «узким местам» и затрудняя моделирование сложных систем. Это происходит из-за экспоненциального увеличения числа возможных взаимодействий, что требует огромных вычислительных ресурсов и времени. В результате, моделирование коллективного поведения становится неэффективным, а попытки уловить возникающие спонтанно явления — затруднительными. Подобные ограничения подчеркивают необходимость разработки новых подходов к моделированию, способных эффективно обрабатывать большие объемы данных и улавливать тонкости динамики сложных систем, не теряя при этом детализацию и реалистичность.

Традиционные модели, основанные на взаимодействии отдельных агентов, часто упускают из виду фундаментальную роль коллективной динамики и формирования значимых кластеров внутри популяции. Исследования показывают, что поведение сложных систем редко определяется суммой действий отдельных элементов; гораздо важнее процессы самоорганизации, в ходе которых агенты спонтанно объединяются в группы, демонстрирующие новые, непредсказуемые свойства. Формирование этих кластеров, будь то социальные сети, рыночные сегменты или скопления клеток, приводит к возникновению эмерджентных паттернов, которые невозможно предсказать, анализируя лишь поведение отдельных агентов. Игнорирование этих коллективных эффектов может приводить к неточным прогнозам и неполному пониманию динамики сложных систем, подчеркивая необходимость разработки новых моделей, учитывающих взаимодействие не только между агентами, но и между формирующимися группами.

Модель, основанная на взаимодействии агентов, демонстрирует более точное и устойчивое соответствие между коллективными представлениями и реальными рыночными режимами, в отличие от модели, основанной на фиксированных правилах, что подтверждается как динамикой вероятностей (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">P(S)</span>) так и балансом распределения режимов. — Модель, основанная на взаимодействии агентов, демонстрирует более точное и устойчивое соответствие между коллективными представлениями и реальными рыночными режимами, в отличие от модели, основанной на фиксированных правилах, что подтверждается как динамикой вероятностей ( $P(S)$ ) так и балансом распределения режимов.

Нейро-Символьный Синтез: Новый Подход к Генеративному Агент-Ориентированному Моделированию

Архитектура PhysicsAgentABM представляет собой иерархическую структуру, расширяющую возможности генеративных агент-ориентированных моделей (GABM) за счет интеграции символьных рассуждений и нейронных сетей. В отличие от традиционных GABM, полагающихся исключительно на большие языковые модели (LLM), PhysicsAgentABM комбинирует сильные стороны обоих подходов. Нейронные сети обеспечивают способность к обучению сложным зависимостям и паттернам из данных, в то время как символьные рассуждения позволяют включать априорные знания и ограничения, повышая надежность и интерпретируемость модели. Данная интеграция позволяет моделировать поведение агентов на различных уровнях абстракции, что является ключевым фактором повышения эффективности и масштабируемости.

Архитектура PhysicsAgentABM обеспечивает кластерный вывод, позволяя модели рассуждать о группах агентов, а не об отдельных индивидуумах. Такой подход значительно повышает вычислительную эффективность, демонстрируя ускорение до 7.5x по сравнению с плоскими GABM, основанными на больших языковых моделях (LLM). Вместо последовательной обработки каждого агента, модель оперирует агрегированными представлениями групп, что существенно снижает объем вычислений и потребление ресурсов, особенно в сценариях с большим количеством агентов.

Архитектура PhysicsAgentABM использует нейронные сети для выявления сложных взаимосвязей и закономерностей в данных, что позволяет модели обучаться на основе эмпирической информации. Одновременно, символьное рассуждение обеспечивает возможность интеграции априорных знаний и ограничений, повышая надежность и интерпретируемость результатов. Внедрение символьного подхода также способствует значительному снижению потребления токенов — на 2.9x по сравнению с традиционными подходами, основанными исключительно на больших языковых моделях (LLM), что ведет к оптимизации вычислительных ресурсов и снижению затрат.

Анализ различных конфигураций модели ANCHOR показывает, что полная модель демонстрирует оптимальное сочетание показателей разделяемости кластеров, структурной связности и согласованности поведенческих мотивов, в то время как её упрощённые версии уступают ей по всем параметрам.

Моделирование Неопределенности и Переходов Состояний в Масштабе

PhysicsAgentABM использует моделирование неопределенности для учета случайности в поведении агентов и внешних факторах, что позволяет создать более реалистичное представление сложных систем. В отличие от детерминированных моделей, PhysicsAgentABM позволяет задавать вероятностные распределения для параметров, определяющих действия агентов и характеристики среды. Это достигается путем включения случайных величин в уравнения, описывающие поведение агентов, и моделируя влияние этих величин на результаты моделирования. В частности, можно моделировать неопределенность в восприятии агентами окружающей среды, в их способности принимать решения, а также случайные события, влияющие на их состояние и действия. Такой подход позволяет проводить более robustный анализ и учитывать широкий спектр возможных сценариев, что особенно важно при моделировании систем с высокой степенью сложности и непредсказуемости.

В рамках PhysicsAgentABM реализовано явное моделирование переходов между состояниями агентов (State Transition) и вероятности возникновения нежелательных событий, препятствующих переходу (Transition Hazard). Это позволяет детально анализировать динамику изменения статуса агентов, учитывая факторы, влияющие на вероятность перехода из одного состояния в другое. Модель не просто фиксирует факт изменения состояния, но и количественно оценивает риски, связанные с каждым переходом, что обеспечивает более глубокое понимание процессов, происходящих в системе, и позволяет прогнозировать поведение агентов в различных сценариях. Каждый переход характеризуется набором условий и вероятностей, определяющих его успешность или неудачу, что позволяет моделировать сложные зависимости и взаимодействия между агентами и их окружением.

Интеграция графовых нейронных сетей (GNN) в PhysicsAgentABM обеспечивает эффективное представление взаимосвязей между агентами и распространение информации внутри сети, что способствует более точному моделированию эмерджентного поведения. В отличие от плоских архитектур, использующих большие языковые модели (LLM), применение GNN позволило снизить количество API-вызовов в 6.7 раза, значительно повышая производительность и масштабируемость модели при сохранении реалистичности симуляций.

Моделирование динамики заражения и выздоровления в Сингапуре во время режима Circuit Breaker показало, что агент-ориентированная модель PhysicsAgentABM точно воспроизводит снижение числа инфекций и ускорение выздоровления, в отличие от нейросетевых и LLM-базовых моделей, демонстрирующих запаздывание или непоследовательность в накоплении выздоровевших, а также от моделей, основанных на правилах, недооценивающих темпы выздоровления после введения ограничений, при этом заштрихованные области обозначают 95% предсказательные интервалы, а вертикальные пунктирные линии - сбросы скользящего окна. — Моделирование динамики заражения и выздоровления в Сингапуре во время режима Circuit Breaker показало, что агент-ориентированная модель PhysicsAgentABM точно воспроизводит снижение числа инфекций и ускорение выздоровления, в отличие от нейросетевых и LLM-базовых моделей, демонстрирующих запаздывание или непоследовательность в накоплении выздоровевших, а также от моделей, основанных на правилах, недооценивающих темпы выздоровления после введения ограничений, при этом заштрихованные области обозначают 95% предсказательные интервалы, а вертикальные пунктирные линии — сбросы скользящего окна.

Области Применения и Последствия для Исследований Сложных Систем

Предложенный подход оказывается особенно ценным в эпидемиологическом моделировании, поскольку понимание распространения заболеваний требует учета сложных взаимодействий между отдельными индивидуумами и факторами окружающей среды. Традиционные модели часто упрощают эти взаимодействия, что приводит к неточностям в прогнозах. Данная методика, напротив, позволяет более реалистично изображать динамику инфекций, учитывая индивидуальные характеристики населения, географическое расположение, социальные связи и другие релевантные переменные. Это способствует повышению точности моделирования вспышек заболеваний, оптимизации стратегий вакцинации и разработке более эффективных мер общественного здравоохранения, направленных на сдерживание распространения инфекций и минимизацию их последствий.

Механизм кластеризации ANCHOR, управляемый языковой моделью (LLM), использует концепцию контекстуальной абстракции для значительного повышения достоверности симуляций. Вместо обработки всего объема данных, система динамически выделяет и фокусируется исключительно на релевантных признаках, игнорируя несущественные детали. Этот подход позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку, не жертвуя при этом точностью моделирования. По сути, ANCHOR имитирует способность человека концентрироваться на ключевых аспектах сложной ситуации, отбрасывая избыточную информацию. В результате, симуляции становятся более эффективными и реалистичными, особенно при моделировании систем с большим количеством взаимодействующих агентов и параметров.

PhysicsAgentABM представляет собой мощный инструмент для анализа и прогнозирования поведения сложных систем, эффективно соединяя индивидуальное поведение агентов с динамикой на уровне популяции. Данный подход позволяет исследовать, как локальные взаимодействия приводят к глобальным закономерностям, что особенно важно при моделировании таких явлений, как распространение эпидемий или формирование социальных трендов. Особенностью PhysicsAgentABM является его высокая прогностическая надежность, подтвержденная низкими значениями Expected Calibration Error (ECE) и Brier Score, что свидетельствует о точности вероятностных оценок и способности модели адекватно отражать реальные процессы. Благодаря этому, PhysicsAgentABM открывает новые возможности для углубленного понимания и предсказания поведения сложных систем в различных областях науки и практики.

Анализ поведения 1000 агентов позволил выделить четыре различных кластера, характеризующихся скоординированным изменением интенсивности, изоляции и соответствия нормам поведения в различных контекстах, что подтверждается доминирующими поведенческими мотивами с определенной направленностью и силой.

Представленная работа демонстрирует стремление к пониманию сложных систем через адаптивные кластеры агентов, что перекликается с философией взлома и реверс-инжиниринга. В основе подхода лежит не просто моделирование отдельных элементов, а выявление скрытых связей и закономерностей в их взаимодействии. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Разговорчивость — враг ясности». PhysicsAgentABM, подобно тщательному анализу кода, стремится к лаконичности и точности, используя принципы нейро-символического ИИ для повышения интерпретируемости и масштабируемости моделирования. Фокус на кластеризации агентов позволяет выйти за рамки индивидуального поведения и увидеть общую архитектуру системы, подобно тому, как опытный инженер разбирает сложный механизм, чтобы понять его суть.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, демонстрирует, что даже самые сложные системы можно рассматривать не как хаотичное скопление индивидуальных элементов, а как самоорганизующиеся кластеры, управляемые неявными физическими законами. Однако, попытка «взломать» реальность, сведя поведение агентов к параметрам, подчиняющимся известным принципам, неизбежно наталкивается на границу между моделью и самим явлением. Вопрос в том, насколько глубоко можно «вывернуть наизнанку» эмерджентные свойства, прежде чем модель начнет генерировать артефакты, не имеющие аналогов в наблюдаемой реальности.

Очевидным направлением развития является расширение спектра «физических» ограничений, применяемых к кластерам. Если текущая работа фокусируется на базовых принципах динамики, то следующей ступенью может стать интеграция более сложных моделей — термодинамики, квантовой механики, даже теории игр. Но стоит помнить: каждая новая «правила игры» лишь усложняет задачу верификации модели, увеличивая вероятность того, что мы имеем дело с элегантной иллюзией, а не с подлинным пониманием.

В конечном счете, успех подхода PhysicsAgentABM будет зависеть не столько от вычислительной мощности или сложности алгоритмов, сколько от способности исследователей признать собственные ограничения. Ибо система, которая пытается себя моделировать, рискует зациклиться в бесконечном рекурсивном цикле, теряя связь с исходной реальностью. Ведь баг, как известно, — это не ошибка в коде, а признание системы в собственных грехах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06030.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-06 18:05

🚀 Квантовые новости