Сегодня искусственный интеллект (AI) уже прочно вошел в нашу жизнь благодаря большим языковым моделям и системам обработки текстовых данных. Однако следующий большой прорыв обязательно будет связан с физическим миром. Мы говорим о развитии AI, способного понимать и моделировать интуитивную физику — не только механические процессы с твердыми телами, важные для робототехники и автономного вождения, но и сложные явления, такие как течение жидкостей, термодинамика, электромагнетизм, плазмы и квантовая физика на уровне атомов и молекул. Это открывает перспективы для любого сектора — автомобилестроения, возобновляемой энергетики, фармацевтики, материаловедения и многого другого. Сообщество ведущих ученых и индустриальных лидеров активно поддерживает эту концепцию, признавая необходимость объединения высоких научных исследований с мощностью AI и вычислительных платформ для формирования новой эры научного и инженерного прогресса.
Одним из ключевых факторов в развитии AI для физического мира является численное моделирование и симуляция. Именно они позволяют создавать достоверные данные, необходимые для обучения машинных моделей и разработки новых технологий. Научные симуляторы, созданные на основе фундаментальных законов физики, дают возможность генерировать «искусственные» данные высокого качества, имитирующие реальные процессы. Это крайне важно там, где проведение реальных экспериментов затруднено или слишком дорого, как в случае с управлением термоядерным синтезом, квантовыми вычислениями или изучением структур белков. Перенос симулированного опыта в обучение AI ужесточает требования к точности и скорости вычислений.
Данные, полученные из симуляций, обеспечивают «золотую базу» для обучения — они служат своего рода репликой реального мира, на основе которой можно строить прогнозы и оптимизировать управленческие решения. Работы компаний-лидеров, таких как DeepMind, NVIDIA, Meta и Microsoft, подтверждают эффективность такого подхода. Например, DeepMind использовал симуляторы для обучения систем стабилизации плазмы в токамаках — экспериментальных установках для термоядерного синтеза. Такие решения позволяют не только экономить ресурсы, но и снижать риски, связанные с экспериментальной деятельностью. Использование численных моделей в сочетании с машинным обучением позволяет создавать новые инструменты образования и прогнозирования.
Высокоточные симуляции погоды, например, совмещаются с нейросетевыми моделями для улучшения прогнозов — проект NVIDIA FourCastNet и GraphCast от DeepMind показывают, как интеграция классического моделирования и AI обеспечивает качественные результаты в реальном времени. В материи квантовых вычислений симуляторы помогают преодолевать барьеры шумов и ошибок в работе квантовых битов, что важно для развития будущих вычислительных систем. С помощью симуляций развивается и материальное производство — глубокое обучение используется для анализа данных из вычислительной химии, разработке новых материалов и лекарств. Появление масштабных открытых баз данных, таких как Open Quantum Materials Database и OMol25 от Meta, показывает важность скоординированных усилий для создания качественной обучающей инфраструктуры на основе симуляций. Однако масштаб таких операций требует колоссальных вычислительных ресурсов и серьезных затрат, что затрудняет доступ малых и средних исследовательских коллективов к технологии.
Одним из вызовов становится необходимость демократизировать процесс создания физических датасетов. Современные научные симуляторы часто требуют сложной настройки и мощного облачного или HPC-инфраструктурного обеспечения. Кроме того, обработка, хранение и мониторинг больших объемов данных ставят серьезные технологические задачи. Появление платформ, таких как Inductiva, совмещающих гибкость ML-инструментов с открытыми симуляторами, упрощает процесс генерации и анализа результатов моделей. Благодаря интеграции с популярными библиотеками для глубокого обучения и удобной интерактивной среде Python, исследователи могут легко создавать кастомизированные физические симуляции под свои проекты.
Это особенно важно в свете того, что невозможно охватить все разнообразие физических явлений одним универсальным набором данных. Так же, как и в обработке естественного языка или компьютерном зрении, крупные универсальные модели требуют дообучения под конкретные задачи, а физический мир отличается огромной вариативностью конфигураций и условий. Новая парадигма работы с AI для физики подразумевает упрощение и удешевление доступа к вычислительным ресурсам и симуляторам, чтобы ученые и инженеры могли создавать персонализированные и специализированные датасеты. Кроме того, интеграция генеративного AI с симуляцией расширяет горизонты применения. Автоматизированное создание 3D-мешей на основе изображения или текстового описания с последующим запуском симуляций физических процессов существенно сокращает цикл разработки продуктов в инженерии и дизайне.
Например, конвертация изображения автомобиля в виртуальную аэродинамическую трубу с расчетом сопротивления и давления позволяет быстро и эффективно оптимизировать форму. Аналогично, генерация конфигурационных файлов для симуляторов с помощью больших языковых моделей помогает инженерам автоматизировать настройку сложных симуляций и управлять ими через API. Однако несмотря на энтузиазм и многочисленные успехи, сфера физического AI сопряжена с рядом ограничений и вызовов. Например, попытки создания универсальных автономных AI-систем, которые полностью заменят экспертов в научных задачах, пока остаются очень далеки от реализации. Для практических прорывов необходима команда профессионалов, значительные вычислительные мощности, качественные данные и длительные эксперименты.
Текущие Physics-Informed Neural Networks (PINNs), которые пытаются напрямую внедрить законы физики в модели, сталкиваются с проблемами стабильности, точности и скорости и пока не заменяют классические численные методы. Другой существенной проблемой является так называемый «sim2real gap» — разрыв между симулированными и реальными данными, из-за которого модели, обученные на симуляциях, могут некорректно работать в реальных условиях. Для уменьшения этого разрыва используются комплексные методики, включая дообучение на реальных данных и калибровку симуляторов, но полностью устранить этот эффект пока невозможно. Безопасное внедрение AI в автономные транспортные средства или робототехнику требует комплексного подхода, сочетающего симуляции и реальные эксперименты. Тем не менее, будущее физического AI и научных вычислений выглядит многообещающим.
Более тесное сотрудничество специалистов по численному моделированию с экспертами в области AI необходимо для раскрытия потенциала технологий. Открытые летние школы, такие как организованная Inductiva, и развитие универсальных облачных платформ для HPC и симуляций способствуют расширению круга участников и ускорению инноваций. Исторически сложилось так, что области симуляций и AI развивались раздельно: первые — из физики и инженерии, вторые — из компьютерных наук. Объединение этих знаний и инструментов позволит создавать более мощные и гибкие системы, которые смогут решать ранее недосягаемые задачи. В результате AI перестанет быть только цифровым гипотетическим интеллектом и станет полноценно работать с окружающей физической реальностью, стимулируя развитие науки, техники и промышленности.
Таким образом, симуляция как основной метод генерации данных и тестирования моделей выступает центральным элементом в построении будущего AI, способного взаимодействовать с физическим миром. Развитие облачной инфраструктуры, открытых научных платформ, улучшение процесса генерации кастомных физических датасетов и интеграция AI в процессы симуляций — все эти направления будут играть решающую роль в формировании следующего большого этапа развития искусственного интеллекта и его практического применения в реальной жизни. В мире, где цифровое и физическое тесно переплетены, симуляция становится ключом к эффективному обучению и внедрению AI в самые разнообразные области, от фундаментальной науки до сложных инженерных систем.
