一款基于圖形網(wǎng)絡(luò)的模擬器GNS
中關(guān)村在線消息，近日，人工智能公司DeepMind在國際機器學習大會上推出了一款基于圖形網(wǎng)絡(luò)的模擬器GNS，它可以真實地還原一個盒子中扔入一捧沙或倒入一杯水等類似的復雜物理現(xiàn)象，模擬形成的動畫可以持續(xù)數(shù)千幀。
大多數(shù)復雜物理現(xiàn)象模擬器的制造和使用成本很高，建成可能需要花費數(shù)年的時間，而且往往為提升準確性而犧牲通用性。高質(zhì)量的模擬器需要耗費大量計算資源，因此無法進行大規(guī)模推廣。由于對基本物理參數(shù)了解不足，即使最好的傳統(tǒng)模擬器也通常不夠準確。
DeepMind公司的研究人員將歸納偏差注入機器學習模型，基于數(shù)據(jù)模擬，開發(fā)出通用框架——GNS模型。該模型以相互作用的粒子形成的網(wǎng)絡(luò)來呈現(xiàn)場景，這些粒子相互傳遞有關(guān)其位置、速度和材料特性的信息。通過學習，模型可以準確地模擬液體、固體與其他可變形材料相互作用的各種物理系統(tǒng)。
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