I ricercatori di Archetype AI hanno creato un modello di intelligenza artificiale in grado di apprendere principi fisici complessi direttamente dai dati dei sensori, senza alcuna conoscenza pre-programmata. Questa innovazione potrebbe rivoluzionare il nostro modo di comprendere e interagire con il mondo fisico.
Il modello, chiamato Newton, ha dimostrato un’eccezionale capacità di generalizzare attraverso vari fenomeni fisici, dalle oscillazioni meccaniche alla termodinamica, utilizzando solo dati grezzi come input. Questo progresso, descritto in un documento pubblicato oggi, rappresenta un importante passo avanti nella capacità dell’IA di interpretare e prevedere processi fisici reali.
Ivan Poupyrev, co-fondatore di Archetype AI, ha dichiarato: “Ci chiediamo se l’IA possa scoprire le leggi della fisica come hanno fatto gli esseri umani attraverso l’osservazione e la misurazione. Possiamo costruire un modello di IA che generalizzi su vari fenomeni fisici?”
Newton è stato addestrato su oltre 500 milioni di dati provenienti da diversi sensori e ha dimostrato una notevole versatilità. In una sorprendente dimostrazione, ha previsto con precisione il comportamento caotico di un pendolo in tempo reale, nonostante non fosse stato specificamente addestrato per questo compito.
Il modello ha anche superato sistemi di IA specializzati nella previsione del consumo energetico urbano e delle fluttuazioni di temperatura nei trasformatori elettrici.
La capacità di Newton di adattarsi a nuovi domini potrebbe cambiare il modo in cui l’IA viene utilizzata in ambito industriale e scientifico. Invece di sviluppare modelli personalizzati per ogni nuovo caso d’uso, un modello come Newton potrebbe essere adattato a diverse applicazioni con una formazione minima.
Attualmente, la maggior parte delle applicazioni di IA richiede un lungo processo di sviluppo e raccolta dati per ogni specifico utilizzo, il che è costoso e dispendioso in termini di tempo. L’approccio di Newton, invece, potrebbe portare a sistemi di IA più flessibili e capaci di adattarsi a nuove situazioni rapidamente.
Questo approccio è particolarmente utile in situazioni in cui i dati sono scarsi o difficili da raccogliere. Un sistema come Newton, capace di generalizzare da un’ampia base di conoscenze fisiche, potrebbe fare previsioni accurate anche in scenari complessi.
Le implicazioni di Newton vanno oltre le applicazioni industriali. Imparando a interpretare dati di sensori non familiari, modelli come Newton potrebbero ampliare le capacità percettive umane.
L’azienda, Archetype AI, con sede a Palo Alto e fondata da ex ricercatori di Google, ha già raccolto 13 milioni di dollari in finanziamenti e sta esplorando applicazioni pratiche nel mondo reale, come la manutenzione predittiva e la gestione della domanda energetica.
Il potenziale di Newton per accelerare la ricerca scientifica è promettente. “Possiamo scoprire nuove leggi fisiche?” si è chiesto Poupyrev, evidenziando le possibilità entusiasmanti che si aprono.
Il principale obiettivo di Archetype AI è “dare un senso al mondo fisico”, e con l’evoluzione dei sistemi di IA nella comprensione dei modelli della realtà fisica, questo obiettivo potrebbe diventare realtà. La ricerca di Newton potrebbe portare a processi industriali più efficienti e innovazioni scientifiche che migliorano la nostra comprensione del mondo.
Attualmente, Newton è ancora un prototipo di ricerca, ma se Archetype AI riuscirà a portare con successo questa tecnologia sul mercato, potremmo entrare in una nuova era di intuizioni basate sull’IA nel mondo fisico. La sfida rimane quella di passare da risultati promettenti a sistemi pratici e affidabili, considerando anche questioni come la privacy dei dati e l’affidabilità del sistema.