Advancing AI : UH Research는 복잡한 시스템에 대한 기계 이해를 향상시킵니다.

하와이 대학교 연구원들은 복잡한 시스템에 대한 이해를 크게 향상시키는 획기적인 인공 지능 (AI) 방법을 개발했습니다. 통계 역학의 원칙을 통합 함으로써이 혁신적인 접근 방식은 기계가 생태 학적 상호 작용에서 도시 교통 패턴에 이르기까지 복잡한 시스템에서 행동을보다 정확하게 해석하고 예측할 수있게합니다.

복잡한 시스템 및 AI 소개

복잡한 시스템이란 무엇입니까?

복잡한 시스템은 집단 행동이 개별 부품에서 명백하지 않은 패턴을 나타내는 수많은 상호 연결된 구성 요소로 구성된 네트워크입니다. 예를 들어 생태계, 경제 시장 및 소셜 네트워크가 있습니다. 이러한 시스템을 이해하는 것은 환경 과학, 경제 및 도시 계획과 같은 다양한 분야의 과제를 해결하는 데 중요합니다.

복잡한 시스템 분석에서 AI의 역할

인공 지능, 특히 기계 학습은 복잡한 시스템을 분석하는 데 중추적 인 도구가되었습니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 처리하고 패턴을 식별하며 예측할 수 있으므로 식별하기 어려운 시스템 동작에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

UH 연구 혁신

통계 역학 통합 AI

하와이 대학교 연구팀은 AI 기술과 함께 대규모 시스템을 다루는 물리학의 통계 역학을 결합한 새로운 방법을 도입했습니다. 이 융합은 시끄럽고 실제 데이터에서 의미있는 방정식을 추출하여 복잡한 시스템 분석에서 AI 모델의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 노이즈 및 불확실성 해결

실제 데이터는 종종 지저분하고 불완전하며 전통적인 AI 모델에 문제가 있습니다. UH 개발 방법은 파티션 함수 및 자유 에너지와 같은 통계 역학 도구를 사용하여 관련없는 정보를 필터링하고 불확실성을 정량화합니다. 이 접근법은 파생 된 모델이 기본 시스템 역학을보다 정확하게 반영 할 수 있도록합니다.

응용 프로그램 및 시사점

과학 연구의 발전

복잡한 데이터에서 통치 방정식의 추출을 개선함으로써,이 AI 방법은 과학적 연구에 중대한 영향을 미칩니다. 기후 변화, 질병 스프레드 및 금융 시장을 포함한 다양한 현상에 대한 더 나은 예측과 더 깊은 통찰력으로 이어질 수 있습니다.

의사 결정 프로세스 향상

복잡한 시스템의 정확한 모델은 정책 및 산업에서 정보에 입각 한 의사 결정에 필수적입니다. UH Research는 이러한 모델을 개발하기위한보다 강력한 프레임 워크를 제공하여 도시 계획, 자원 관리 및 공중 보건과 같은 분야에서보다 효과적인 전략을 지원합니다.

미래 방향

방법론 확장

UH 리서치 팀은 광범위한 복잡한 시스템을 해결하기 위해 방법론을 개선하고 확장 할 계획입니다. 향후 작업은 접근 방식의 확장 성을 향상시키고 사회 과학 및 공학을 포함한 다양한 분야에 대한 적용 가능성을 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다.

협력 노력 및 학제 간 연구

이 연구는 AI 응용 프로그램 발전에서 학제 간 협업의 중요성을 강조합니다. 이 팀은 물리, 컴퓨터 과학 및 데이터 분석의 개념을 통합함으로써 복잡한 시스템을 이해하기위한보다 효과적인 도구를 개발했습니다.

결론

하와이 대학교의 복잡한 시스템에 대한 AI의 이해를 향상시키기위한 혁신적인 접근 방식은이 분야의 상당한 발전을 나타냅니다. 연구원들은 통계 역학을 기계 학습과 결합함으로써 복잡하고 시끄러운 데이터에서 의미있는 통찰력의 추출을 향상시키는 방법을 개발했습니다. 이러한 혁신은 다양한 과학 분야를 변화시키고 여러 부문에서 더 나은 의사 결정 프로세스에 정보를 제공 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

이 연구에 대한 자세한 내용은 하와이 대학교의 공식 보도 자료를 방문하십시오.