Simulasi kasunyatan fisik wis suwe dadi urusan sing pecah-pecah. A ilmuwan modeling ombak segara perlu siji solver; ahli biologi komputasi sing nonton lipatan protein butuh liyane; insinyur sing sinau gumuk pasir mbutuhake katelu. Saben alat kasebut kanthi teliti dikode nganggo tangan babagan persamaan tartamtu sing ngatur siji fenomena sing sempit.
Peneliti ing MIT, Universitas British Columbia lan institusi kolaborasi saiki wis mbukak sistem sing dirancang kanggo ngganti patchwork kasebut kanthi arsitektur siji. Sistem kasebut, sing diarani WorldParticle, nggunakake model sinau jero sing manunggal kanggo nyimulasi proses fisik sing beda-beda - saka pasir geser menyang protein lempitan - miturut MIT News. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Karya kasebut, kertas akses terbuka kanthi irah-irahan "WorldParticle: Unified World Simulation of Lagrangian Particle Dynamics via Transformer," bakal ditampilake ing Konferensi lan Pameran ACM SIGGRAPH babagan Grafik Komputer lan Teknik Interaktif ing Asia. Kolaborasi kasebut kalebu MIT, UBC, Georgia Tech, Inria, Meta, Universitas Pennsylvania, Universitas Utah, UCLA lan Universitas Hong Kong.
A 'GPT Momen' kanggo Simulasi
"Kita pengin duwe wayahe GPT kanggo simulasi," ujare Peter Yichen Chen, mantan postdoc MIT sing saiki dadi asisten profesor ing UBC lan penulis koran sing cocog, ing laporan MIT News. "Saben-saben wong pengin mbangun simulator kanggo fenomena fisik tartamtu, dheweke kudu kode saka awal. Visi kita yaiku nduwe model dhasar sing bisa digunakake kanggo skenario apa wae sing pengin disimulasikan. Iki minangka langkah pisanan ing arah kasebut. "
Referensi kanggo GPT ora sengaja. Arsitèktur WorldParticle nyilih gagasan prediksi-urutan sing padha sing nguwasani model basa sing gedhé. "Iku arsitektur padha ChatGPT. Nanging tinimbang prédhiksi siji tembung ing wektu kanggo nulis Piece saka teks, kita prédhiksi carane partikel iki bakal pindhah, siji langkah ing wektu, "ujare Chen.
Chen digabung karo penulis co-cocog lan co-lead Minghao Guo, postdoc MIT, lan penulis co-lead Caoliwen Wang lan Siyuan Chen, mahasiswa pascasarjana ing UBC. Tim kasebut uga kalebu Wojciech Matusik, profesor teknik listrik lan ilmu komputer MIT sing mimpin Grup Desain lan Fabrikasi Komputasi ing Laboratorium Ilmu Komputer lan Kecerdasan Buatan (CSAIL).
Cara Kerja WorldParticle
Sistem kasebut adhedhasar gagasan sing wis suwe ing fisika komputasi: perwakilan Lagrangian, ing ngendi sawijining materi diterangake minangka kumpulan partikel diskrit sing posisi lan kecepatane berkembang saka wektu. WorldParticle ngrusak saben obyek sing disimulasi dadi ewonan utawa mayuta-yuta titik telung dimensi cilik, banjur nglacak carane partikel kasebut pindhah menyang ruang lan wektu.
Sinau Persamaan, Ora Coding Tangan
Departure saka tradisi dumunung ing apa nulis aturan. Ing pipeline klasik, ilmuwan miwiti karo persamaan governing sing nemtokake carane materi tumindak, banjur ngowahi matematika Komplek menyang rumus solver numerik bisa nangani - mbaleni kabeh latihan kanggo saben materi utawa proses anyar.
WorldParticle tinimbang nggunakake jaringan saraf sing sinau kanggo ngatasi persamaan sing ngatur ing umum. Jaringan njupuk posisi 3D lan sifat fisik saka partikel minangka input lan output posisi lan sifat kanggo pigura sabanjuré saka simulasi, prédhiksi gerakan materi liwat wektu lan papan ing tambahan siji detik.
Nangani Pasukan Eksternal
Bahan-bahan ing donya nyata terus-terusan diubengi dening pasukan model sing ora bisa diantisipasi kanthi lengkap - ombak segara nyembur menyang seawall, utawa sikil sing nyemplungake pasir. Sadurunge saben langkah simulasi, WorldParticle misahake pasukan eksternal sing tumindak ing sistem kasebut. Sawise prédhiksi kahanan awal partikel, sistem nggabungake pasukan kasebut bali menyang simulasi, mbenerake prediksi adhedhasar cara gaya kasebut mengaruhi prilaku obyek kasebut.
Daur ulang koreksi kasebut, laporan para peneliti, yaiku apa sing ngidini model kasebut umume menyang bahan, kahanan lingkungan lan kekuwatan sing durung nate ditemoni sajrone latihan.
Ngompres Jutaan Partikel
Skala nyebabake tantangan teknik pusat. Obyek komplèks bisa pecah dadi jutaan partikel, kanthi cepet ngluwihi anggaran komputasi model kasebut. Supaya bisa diproses, tim kasebut nggunakake teknik gabungan sing nggabungake lan ngompres partikel nalika njaga detail sing apik ing prilaku.
"Kita kudu nindakake akeh teknik sing rinci lan nggunakake akeh njiwet kanggo arsitektur supaya bisa umum lan bisa diukur," ujare Guo marang MIT News.
Diuji Nglawan Enem Fenomena Fisik
Peneliti nduduhake WorldParticle babagan enem fenomena fisik sing beda, kalebu obyek sing bisa diowahi, bahan granular lan protein, nglaporake akurasi sing luwih dhuwur tinimbang metode simulasi numerik sing wis ditemtokake.
Conto kasebut konkrit. Ing siji tes granular, WorldParticle nangkep carane tumpukan materi ambruk ing gravitasi nalika sawetara cara dhasar ninggalake partikel wedhi ngambang mokal ing udhara. Ing dinamika molekuler, sistem modhèl carane struktur protein ganti wektu kira-kira 100 kaping luwih cepet tinimbang simulator numerik, miturut Guo.
Ing payoff praktis mlaku ing loro arah: asil luwih cepet kanggo masalah ilmuwan wis sinau, lan kemampuan kanggo pasangan fénoména sing sadurunge nuntut simulator kapisah. Tim kasebut nyoroti skenario kayata cairan sloshing marang padhet sing bisa diowahi - contone, carane lenga sloshing bisa nandheske katup elastis ing tangki panyimpenan - ing ngendi cairan lan struktur sing didorong kudu dimodelake bebarengan.
Saka Robot Lembut nganti Gabung Galaksi
Umume kerangka kasebut nuduhake aplikasi sing ngluwihi grafis komputer. Para panaliti ujar manawa pendekatan sing padha bisa menehi informasi babagan tugas manipulasi robot sing alus, ing ngendi mesin sing cocog kudu prédhiksi kepiye wedhi utawa lemah bakal owah. Dheweke uga nyathet evolusi RNA lan malah fenomena astrofisika kayata penggabungan galaksi minangka domain calon.
Ing jangka panjang, tim ngarep-arep karya kasebut mbantu para ilmuwan nemokake bahan anyar lan njelajah proses fisik sing cara simulasi sing ana ora bisa disinaoni kanthi efektif.
"Kita ndeleng penyatuan komputasi lan ilmu sing menehi wawasan lan alat anyar kanggo nemokake fenomena fisik utawa nerangake sawetara fenomena fisik sing ora bisa diterangake," ujare Guo. "Kanthi model terpadu, kita bisa mbukak kunci akeh panemuan sing ora bisa dibayangake."
Langkah Kapisan, Ora Yayasan Rampung
Peneliti ati-ati kanggo nggawe WorldParticle minangka pamindhahan pambuka tinimbang model dhasar sing wis rampung. Maju, dheweke ngrencanakake adaptasi sistem kasebut menyang sistem fisik sing luwih akeh lan nggawe pipa simulasi tujuan umum kanggo panemuan ilmiah.
Yen busur sing muni menowo, iku dening desain. Model basa ngentekake pirang-pirang taun minangka sistem per-tugas sing sempit sadurunge dadi alat tujuan umum - lan tim WorldParticle kanthi jelas taruhan yen simulasi fisik bisa ngetutake dalan sing padha, siji-sijine langkah partikel.
Artikel iki adhedhasar laporan dening Adam Zewe, diterbitake dening MIT News tanggal 9 November 2026.---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
