DURHAM / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Duke University haben eine KI entwickelt, die komplexe Systeme durch einfache Gleichungen beschreibt. Diese Innovation könnte die Art und Weise, wie wir dynamische Systeme verstehen, revolutionieren und neue Einblicke in Bereiche wie Wettervorhersage und biologische Signale bieten.

KI-gestützte Modelle vereinfachen komplexe Systeme
KI-gestützte Modelle vereinfachen komplexe Systeme (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Duke University hat eine bahnbrechende KI-Framework entwickelt, das in der Lage ist, einfache, verständliche Regeln für einige der komplexesten dynamischen Systeme in Natur und Technik zu identifizieren. Diese KI arbeitet ähnlich wie die großen Dynamiker der Geschichte, die Gesetze der Physik entdeckten, die das Verhalten solcher Systeme bestimmen. Während Newton die Gleichungen ableitete, die Kraft und Bewegung verbinden, nimmt die KI Daten über die Entwicklung komplexer Systeme im Laufe der Zeit und generiert Gleichungen, die sie genau beschreiben.

Im Gegensatz zu menschlichen Denkprozessen kann die KI komplizierte nichtlineare Systeme mit Hunderten oder Tausenden von Variablen in einfachere Regeln mit weniger Dimensionen umwandeln. Diese Arbeit, veröffentlicht in der Zeitschrift npj Complexity, bietet Wissenschaftlern eine neue Möglichkeit, KI zu nutzen, um komplexe Systeme zu verstehen, die sich im Laufe der Zeit verändern, wie das Wetter, elektrische Schaltkreise, mechanische Systeme und sogar biologische Signale.

Boyuan Chen, Direktor des General Robotics Lab und Dickinson Family Assistant Professor für Maschinenbau und Materialwissenschaften an der Duke University, betont die Bedeutung der Entdeckung vereinfachter Darstellungen komplexer Prozesse für die wissenschaftliche Entdeckung. Obwohl wir zunehmend über die Rohdaten verfügen, um komplexe Systeme zu verstehen, fehlen uns die Werkzeuge, um diese Informationen in die vereinfachten Regeln zu verwandeln, auf die sich Wissenschaftler verlassen. Diese Lücke zu überbrücken, ist entscheidend.

Ein theoretisches Konzept, das ursprünglich von dem Mathematiker Bernard Koopman in den 1930er Jahren vorgeschlagen wurde, besagt, dass komplexe nichtlineare Systeme mathematisch durch lineare Modelle dargestellt werden können. Der neue KI-Ansatz baut auf diesem Konzept auf. Um jedoch lineare Modelle extrem komplexer Systeme zu finden, müssen Hunderte oder Tausende von Gleichungen mit ebenso vielen Variablen entwickelt werden, was menschliche Köpfe überfordert. Hier kommt die KI ins Spiel.

Das neue Framework untersucht Zeitreihendaten aus Experimenten, identifiziert informative Muster in der Entwicklung des Systems und nutzt Deep Learning zusammen mit physikalisch inspirierten Einschränkungen, um eine weit kleinere Menge von Variablen zu destillieren, die dennoch das wesentliche Verhalten des Systems erfassen. Das Ergebnis ist eine kompakte Beschreibung eines Systems, das sich mathematisch wie ein lineares verhält, aber dennoch die Komplexität der Realität widerspiegelt.

Die Forscher betonen, dass die Methode besonders nützlich ist, wenn traditionelle Gleichungen fehlen, unvollständig oder zu kompliziert sind, um abgeleitet zu werden. Dies ist nicht dazu gedacht, die Physik zu ersetzen, sondern unsere Fähigkeit zu erweitern, mit Daten zu argumentieren, wenn die Physik unbekannt, verborgen oder zu umständlich ist, um aufgeschrieben zu werden. In Zukunft plant das Team, das Framework zur Steuerung des experimentellen Designs zu nutzen, um effizienter Daten zu sammeln, die die Struktur eines Systems offenbaren.


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