आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और भौतिकी का संगम: एक नया न्यूरल नेटवर्क क्लासिक समीकरण को आसानी से हल करता है

डॉ. साई नेथरा बेटगेरी ने एक अभूतपूर्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) विधि विकसित की है, जो मशीन लर्निंग को भौतिकी के साथ जोड़ती है। यह नवाचार विज्ञान के एक मूलभूत समीकरण, एडवेक्शन समीकरण को हल करने की क्षमता रखता है। पायटॉर्च में निर्मित फिजिक्स-इनफॉर्मेड न्यूरल नेटवर्क (पीआईएनएन) का उपयोग करके, डॉ. बेटगेरी ने प्रदर्शित किया कि एआई कैसे इंजीनियरों और भौतिकविदों को दशकों से चुनौती देने वाली समस्याओं के लिए तेज़ और अधिक सटीक समाधान प्रदान कर सकता है। एडवेक्शन समीकरण इस बात की व्याख्या करता है कि गर्मी, प्रदूषण या तरंगें अंतरिक्ष और समय में कैसे गति करती हैं। यह मौसम पूर्वानुमान, जलवायु मॉडलिंग और एयरोस्पेस इंजीनियरिंग के लिए महत्वपूर्ण है। पारंपरिक रूप से, इसे हल करने के लिए भारी गणना और विशिष्ट स्थिरता शर्तों की आवश्यकता होती है, लेकिन नई विधि से पता चलता है कि एक न्यूरल नेटवर्क भौतिकी के नियमों का पालन करते हुए स्वाभाविक रूप से समाधान सीख सकता है। बड़े डेटासेट पर निर्भर रहने के बजाय, पीआईएनएन समस्या की भौतिकी को सीधे एआई मॉडल में शामिल करते हैं। डॉ. बेटगेरी ने समझाया, “यह नेटवर्क को अधिक समझदार बनाता है। यह केवल डेटा में पैटर्न की तलाश नहीं करता है – यह प्रकृति के उन नियमों को समझता है जो सिस्टम को नियंत्रित करते हैं।” परिणाम उत्साहजनक हैं: नेटवर्क ने उच्च सटीकता के साथ तरंग-समान समाधानों के व्यवहार को दोहराया। इसने सीमित या शोर वाले डेटा के साथ भी प्रभावी ढंग से काम किया। पारंपरिक संख्यात्मक विधियों की तुलना में इसमें कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड की आवश्यकता होती है। पायटॉर्च, एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स एआई लाइब्रेरी का उपयोग करके, डॉ. बेटगेरी स्वचालित विभेदन को लागू करने में सक्षम थे, जिससे नेटवर्क एडवेक्शन समीकरण के लिए आवश्यक व्युत्पन्न को संभाल सकता था। GPU त्वरण ने प्रशिक्षण को कुशल बनाया, जिससे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों का मार्ग प्रशस्त हुआ। विशेषज्ञों का मानना है कि यह सफलता उन उद्योगों को बदल सकती है जहां त्वरित और विश्वसनीय सिमुलेशन आवश्यक हैं। उदाहरण के लिए, पर्यावरण वैज्ञानिक प्रदूषण के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं, एयरोस्पेस इंजीनियर शॉक वेव्स का अनुकरण करने के लिए, और मौसम विज्ञानी तूफानों की भविष्यवाणी को बेहतर बनाने के लिए। डॉ. बेटगेरी ने कहा, “यह भौतिकी को एआई के साथ एकीकृत करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।” “मेरा काम दर्शाता है कि डीप लर्निंग सिर्फ डेटा-आधारित होने से कहीं अधिक हो सकता है – यह ज्ञान-आधारित हो सकता है, जो प्रकृति के नियमों द्वारा निर्देशित होता है।” अगला कदम? विस्तार करना। डॉ. बेटगेरी इस दृष्टिकोण को बहु-आयामी और गैर-रेखीय समस्याओं तक विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं, जिससे सिविल इंजीनियरिंग और महामारी रोगों में वास्तविक दुनिया की प्रणालियों से निपटने के लिए फिजिक्स-इनफॉर्मेड एआई की शक्ति को लाया जा सके। जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और भौतिकी के बीच की सीमाएं धुंधली होती जा रही हैं, यह शोध एक बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है: विज्ञान का भविष्य डेटा या सिद्धांत में से किसी एक को चुनने में नहीं, बल्कि दोनों का सर्वोत्तम उपयोग करने में निहित हो सकता है।