Con un passo avanti epocale, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e della fisica, nota come “apprendimento automatico basato sulla fisica”, sta rimodellando il panorama delle capacità dell’intelligenza artificiale. Mentre l’abilità linguistica in modelli come ChatGPT ha preso il sopravvento, l’essenzialità dell’intelligenza artificiale per approfondire i regni della fisica è diventata fondamentale per affrontare le complesse sfide della robotica, della scienza e dell’ingegneria.
Potenziale reale nei veicoli elettrici e nell’innovazione sanitaria
Il viaggio inizia con il riconoscimento del vasto potenziale dell’intelligenza artificiale per applicazioni tangibili. I veicoli elettrici trarranno enormi benefici, con la capacità di estendere la loro autonomia ed efficienza. Allo stesso modo, il settore dell’assistenza sanitaria potrebbe assistere a un cambiamento di paradigma poiché l’intelligenza artificiale, armata della conoscenza della fisica, contribuisce all’assistenza personalizzata per i malati di cancro.
Nel campo delle corse di Formula E, dove la gestione dell'energia è fondamentale, WAE Technologies è pioniera nell'uso di reti neurali basate sulla fisica. Elysia, la loro divisione dedicata, sfrutta questa tecnologia per ottimizzare la gestione della batteria, fornendo un vantaggio reale nelle corse completamente elettrificate. Gli stessi principi possono essere potenzialmente applicati ai veicoli elettrici di consumo, promettendo una maggiore durata della batteria e prestazioni migliorate.
Avventurandosi nella frontiera dell'assistenza sanitaria, l'Oden Institute per l'ingegneria e le scienze computazionali esplora l'integrazione dell'apprendimento automatico basato sulla fisica nella cura dei pazienti affetti da cancro. Il concetto di gemello digitale, che rispecchia le condizioni del paziente attraverso dati continui e apprendimento automatico, presenta una strada promettente per un trattamento personalizzato. Sebbene l’approccio sia nelle sue fasi iniziali, le discussioni su una potenziale sperimentazione clinica indicano i passi avanti ambiziosi compiuti nell’intelligenza artificiale medica.
Ridefinire la robotica con la Destrezza
Nel mondo della robotica, Dexterity, un'azienda pionieristica, combina l'apprendimento automatico con modelli fisici del mondo reale per affrontare il formidabile compito di impilare le scatole. La sfida risiede nella natura imprevedibile degli oggetti del mondo reale: pesi variabili, contenuti mutevoli e assestamento dopo il posizionamento. Incorporando una comprensione completa di queste dinamiche, Dexterity mira a rivoluzionare il carico dei camion, un’impresa precedentemente ritenuta quasi impossibile senza modelli basati sulla fisica.
Samir Menon, amministratore delegato di Dexterity, sottolinea l'importanza fondamentale della precisione nella modellazione quando si è alle prese con le complessità inerenti agli scenari del mondo reale. È debitamente notato che gli oggetti, nelle loro manifestazioni tangibili, non si conformano invariabilmente a modelli di comportamento idealizzati. Per affrontare e mitigare in modo efficace queste variazioni sfumate è necessario l’implementazione di un modello altamente sofisticato, dotato della capacità di adattarsi dinamicamente alle molteplici complessità dell’ambiente circostante.
Il futuro dell'intelligenza artificiale esplorato attraverso l'apprendimento automatico basato sulla fisica
Sebbene l’integrazione della fisica nell’apprendimento automatico mostri enormi promesse, è fondamentale riconoscere il cauto ottimismo all’interno della comunità scientifica. Ricercatori ed esperti sono diffidenti nei confronti del clamore che circonda altre forme di intelligenza artificiale, come i chatbot e i modelli di generazione artistica, che spesso attirano l’attenzione ma possono mancare di praticità. Karianne Bergen, a capo di un gruppo di ricerca sull’apprendimento automatico presso la Brown University, sottolinea la necessità di una prospettiva equilibrata. L’apprendimento automatico scientifico, nella sua essenza, offre un percorso per acquisire nuove conoscenze sui sistemi, in particolare su quelli non completamente compresi.
Mentre si delineano gli albori dell’apprendimento automatico basato sulla fisica, permangono interrogativi sulla traiettoria futura di questo approccio innovativo. Sbloccherà davvero tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale nell’affrontare le complesse sfide del mondo reale, o siamo sull’orlo di un altro ciclo di hype sull’intelligenza artificiale ? L’intersezione tra fisica e apprendimento automatico è la chiave per progressi senza precedenti, ma il viaggio è appena iniziato.