مينسك – طوّر باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة تسينغهوا طريقة جديدة للتدريب المسبق لنماذج الذكاء الاصطناعي أطلقوا عليها اسم GeoPT، بهدف تحسين قدرتها على فهم قوانين الفيزياء ومحاكاة سلوك الأجسام في العالم الحقيقي.
وبحسب البحث، تعتمد الطريقة على محاكاة التفاعلات الميكانيكية اليومية في بيئة ثلاثية الأبعاد، بما يسمح للنماذج بفهم كيفية تفاعل الأجسام والجسيمات مع المؤثرات المختلفة.
وأظهرت الاختبارات أن النماذج التي تستخدم GeoPT يمكنها الوصول إلى أقصى أداء بسرعة تصل إلى الضعف، مع الحاجة إلى بيانات تدريب أقل بنسبة 60% مقارنة بأبرز النماذج الحالية.
وقد تفتح التقنية المجال أمام تطبيقات هندسية متقدمة، من بينها التنبؤ بكيفية استجابة السيارات والطائرات والروبوتات لقوى مختلفة مثل الرياح والمياه والاصطدامات.
وبحسب الباحثين، يمكن للمستخدم تحميل نموذج ثلاثي الأبعاد لجسم ما وتحديد اتجاه وسرعة التأثير عليه، ليقوم GeoPT بمحاكاة استجابته، بما في ذلك حالات الاصطدام أو التعرض للأمواج والرياح.
