描述
基于广义 Onsager 原理的 AI 平台,构建自定义热力学
编辑 | 绿萝基于先前积累的数据和已知物理原理的自动化科学发现,是人工智能最令人兴奋的应用之一,这种自动化的假设创建和验证可以帮助科学家研究复杂的现象,而传统的物理直觉可能会失败。近日,来自新加坡国立大学、新加坡科技研究局(A*STAR)、南洋理工大学和中国科学院的研究团队,开发了一个基于广义 Onsager 原理的人工智能平台:S-OnsagerNet,可以直接从对任意随机耗散系统的微观轨迹的观察中学习其宏观动力学描述。该方法同时构建了简化的热力学坐标,并解释这些坐标上的动力学。研究人员通过理论研究和实验验证长聚
2/15/2024 3:22:00 PM
ScienceAI
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
大模型
数据
Midjourney
开源
Meta
智能
微软
用户
AI新词
GPT
学习
技术
智能体
马斯克
Gemini
图像
Anthropic
英伟达
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
Agent
AI for Science
芯片
苹果
腾讯
Stable Diffusion
Claude
蛋白质
开发者
生成式
神经网络
xAI
机器学习
3D
RAG
人形机器人
研究
AI视频
生成
大语言模型
具身智能
Sora
工具
GPU
百度
华为
计算
字节跳动
AI设计
AGI
大型语言模型
搜索
视频生成
场景
深度学习
DeepMind
架构
生成式AI
编程
视觉
Transformer
预测
AI模型
伟达
亚马逊
MCP