បញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់រូបវិទ្យា៖ ហេតុអ្វីបានជាការផ្គូផ្គងនេះ (ចម្លែក) កំពុងផ្លាស់ប្តូរហ្គេម

កុំធ្វើពុតអី - រូបវិទ្យាតែងតែជាអ្នកដែលមានស្នាដៃលើសពីការរំពឹងទុកក្នុងជួរសិក្សា។ អ្នកដឹងទេ អ្នកដែលសរសេរអាំងតេក្រាលនៅពេលអាហារថ្ងៃត្រង់ ខណៈដែលយើងទាំងអស់គ្នាកំពុងព្យាយាមប្រឡងយកលេខសម្គាល់។ ប៉ុន្តែឥឡូវនេះ? បោះបញ្ញាសិប្បនិម្មិតចូលទៅក្នុងឆ្នាំងរូបវិទ្យា ហើយ... មានអ្វីចម្លែកមួយចាប់ផ្តើមពុះកញ្ជ្រោល។ និយាយឲ្យចំទៅ។ សូមស្វាគមន៍មកកាន់រន្ធទន្សាយ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់រូបវិទ្យា ។

អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖

🔗 តើបច្ចេកវិទ្យាក្វាន់តុំ AI ជាអ្វី៖ កន្លែងដែលរូបវិទ្យា កូដ និងភាពវឹកវរប្រសព្វគ្នា
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការគណនាក្វាន់តុំបញ្ចូលគ្នាជាមួយ AI និងភាពស្មុគស្មាញ។

🔗 តើ AI មួយណាល្អបំផុតសម្រាប់គណិតវិទ្យា៖ ការណែនាំចុងក្រោយ
បំបែកឧបករណ៍ AI កំពូលៗសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាគណិតវិទ្យាបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

🔗 តើអ្នកណាជាបិតានៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត?
គ្របដណ្តប់លើអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវដែលបានបង្កើតប្រវត្តិសាស្ត្របញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

ដូច្នេះរង់ចាំ - ហេតុអ្វីបានជា AI ពិតជារឿងធំមួយនៅទីនេះ?

វាមិនមែនគ្រាន់តែជាពាក្យចចាមអារ៉ាមអំពីបច្ចេកវិទ្យានោះទេ។ មានអត្ថប្រយោជន៍ពិតប្រាកដមួយចំនួន៖

អ្នកប្រមាញ់លំនាំកំពូល ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ជាពិសេសសត្វដែលរៀនស៊ីជម្រៅទាំងនោះ អាចស្វែងរកទិន្នន័យពិសោធន៍មួយចំនួនធំដែលមិនសមហេតុផល (ដោយក្រឡេកមើលអ្នក CERN) ហើយចាប់យករបស់របរដែលខួរក្បាលមនុស្សគ្រាន់តែ... រំលង។
ការបង្កើនល្បឿនយ៉ាងច្រើន ៖ ការក្លែងធ្វើដែលធ្លាប់តែដំណើរការអស់ជាច្រើនថ្ងៃ ឥឡូវនេះដំណើរការក្នុងល្បឿនកោង។ អរគុណ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ។
ការបង្កើតទ្រឹស្តីជាមួយនឹងចំណុចពិសេសមួយ ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនត្រឹមតែដំណើរការលេខប៉ុណ្ណោះទេ - វាអាច ជម្រុញ ទ្រឹស្តីថ្មីៗ។ ដូចជាជំនួយការស្រាវជ្រាវដែលមានជាតិកាហ្វេអ៊ីនដោយមិនចាំបាច់គេង។
គ្មានភាពលំអៀង (Ish) : ក្បួនដោះស្រាយមិនមានភាពឆេវឆាវ ឬនយោបាយទេ... ប៉ុន្តែមែនហើយ ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលមិនល្អនៅតែអាចបង្កភាពរញ៉េរញ៉ៃបាន។

សរុបមក? ការអស់កម្លាំងតិចជាងមុន ការរកឃើញថ្មីៗកាន់តែច្រើន។ តាមទ្រឹស្តី។ យើងនៅតែកំពុងជួសជុលក្តីសុបិន្ត។.

របៀបដែល AI ត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងរូបវិទ្យា (សន្លឹកបន្លំរហ័ស)

ឧបករណ៍/បច្ចេកទេស AI	អ្នកណាកំពុងប្រើវា	ថ្លៃដើម	ហេតុអ្វីបានជាវាត្រជាក់
TensorFlow សម្រាប់ស៊ីម	និស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា, អ្នកស្រាវជ្រាវ	ឥតគិតថ្លៃ	គ្រប់គ្រងការក្លែងធ្វើទ្រង់ទ្រាយធំដូចជាអ្នកលេងហ្គេមអាជីព។.
អាល់ហ្វាហ្វូល	អ្នកជំនាញខាងម៉ូលេគុល	ហ្វ្រីមៀម	ព្យាករណ៍ពីការបត់ប្រូតេអ៊ីន។ អស្ចារ្យមែន។.
PyTorch + ធរណីមាត្រ	អ្នករូបវិទ្យា ML, អ្នកទ្រឹស្តី	ឥតគិតថ្លៃ	អស្ចារ្យសម្រាប់ក្រាហ្វិកកង់ទិច។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាពិបាកណាស់។.
ស្រទាប់ CERN ROOT + AI	មនុស្សភាគល្អិត	សេរី	ឆបគ្នាបានល្អជាមួយលំហូរទិន្នន័យ CERN ចាស់ៗ។.
QuTiP	អ្នកច្នៃប្រឌិតកង់ទិច	ឥតគិតថ្លៃ	ដោះស្រាយអាការឈឺក្បាលប្រភេទ Schrödinger បានលឿនជាងមុន។.

ការក្លែងធ្វើរយៈពេលច្រើនសប្តាហ៍ក្នុងរយៈពេលត្រឹមតែប៉ុន្មាននាទី? សម្រាប់ការពិត ⏱

ស្រមៃថាអ្នកកំពុងធ្វើគំរូកាឡាក់ស៊ីពីរដែលបុកគ្នា - ថ្ងៃអង្គារបុរាណ មែនទេ? វិធីសាស្រ្តប្រពៃណីអាចចំណាយពេលច្រើនសប្តាហ៍ដើម្បីស្វែងយល់វា។ ប៉ុន្តែបើបន្ថែម AI (គិតថា៖ ការរៀនពង្រឹង ល្បិចបង្កើត) វាដូចជាការផ្លាស់ប្តូរពីទូរស័ព្ទបត់ទៅជាដ្រាយ Warp Drive។.

មន្ទីរពិសោធន៍មួយចំនួន (ឧទាហរណ៍ ក្រុមការងាររបស់ Caltech) កំពុងបណ្តុះបណ្តាល AI ឱ្យ ស្រមៃមើល សកលលោកថ្មីៗ។ មិនមែនធ្វើត្រាប់តាមទេ - ស្រមៃមើល។ ដូចជារូបវិទ្យាស្រមៃចង់បាន។ យើងលែងនៅ Kansas ទៀតហើយ។

ពេលដែលម៉ាស៊ីនចាប់ផ្តើមណែនាំច្បាប់រូបវិទ្យា 😳

ស្តាប់ទៅដូចជារឿងប្រឌិតបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ប៉ុន្តែអ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងអនុញ្ញាតឱ្យ AI ថ្មីៗ ។ ដូចជា៖

ឧបករណ៍តំរែតំរង់និមិត្តសញ្ញាដែលបញ្ចេញសមីការថ្មីៗ។.
ឧបករណ៍អ៊ិនកូដស្វ័យប្រវត្តិដែលរកឃើញភាពសាមញ្ញដែលលាក់ទុកក្នុងប្រព័ន្ធវឹកវរ។.
ម៉ូដែលរចនាប័ទ្ម Transformer កំពុងព្យាយាមសរសេរឯកសាររូបវិទ្យាឡើងវិញ។.

តើវាតែងតែសមហេតុផលទេ? ទេ។ ពេលខ្លះវាជាពាក្យមិនសមហេតុផលដែលស្លៀកពាក់ដោយក្រណាត់ LaTeX។ ប៉ុន្តែម្តងទៀត តើយើងមិនបានទៅទីនោះនៅម៉ោង 2 ទៀបភ្លឺក្នុងវគ្គផ្តាច់ព្រ័ត្រទេឬ?

Quantum + AI = តើការពិតជាអ្វី?

មេកានិចកង់ទិចបានធ្វើឲ្យក្បាលរបស់យើងរញ៉េរញ៉ៃរួចទៅហើយ។ ឥឡូវនេះ លាយបញ្ចូលគ្នាជាមួយ AI ហើយអ្វីៗនឹង... រលាយ៖

Quantum ML ៖ ដំណើរការ AI លើ ផ្នែករឹង quantum។ Wild។
ការប៉ាន់ស្មាន Quantum ដែលដំណើរការដោយ AI ៖ ការវាស់វែងតិចជាងមុន ការទស្សន៍ទាយកាន់តែឆ្លាតវៃ។
ប្រព័ន្ធចម្រុះ ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បុរាណ + ល្បិចកង់ទិច = មានឥទ្ធិពលខ្លាំងមិននឹកស្មានដល់។

ច្របូកច្របល់មែនទេ? មែនហើយ។ សក្តានុពលនៃការទម្លាយភាពទាល់ច្រកមែនទេ? ហើយក៏អញ្ចឹងដែរ។ និយាយឱ្យត្រង់ទៅ វាមានអារម្មណ៍ដូចជាយើងកំពុងសរសេរកូដនៅក្នុងខ្សែភាពយន្តរបស់ Christopher Nolan។.

មិនមែនគ្រាន់តែជាទ្រឹស្តីទេ៖ រូបវិទ្យាពិតរបស់ AI ឈ្នះ

របស់ទាំងនេះមិនត្រូវបានចាក់សោរនៅក្នុងប៉មភ្លុកដំរីទេ។ នៅក្នុងពិភពពិត៖

ការគ្រប់គ្រងរ៉េអាក់ទ័រហ្វុយសិន (គិតដល់ ITER) ឥឡូវនេះប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីធ្វើឱ្យប្លាស្មាមានស្ថេរភាព។ មែនហើយ ប្លាស្មា។
រូបវិទ្យាអាកាសធាតុ ទទួលបានការព្យាករណ៍ឆ្លាតវៃជាងមុន ដោយសារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលយល់ដឹងអំពីរូបវិទ្យា។
រលកទំនាញ? បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បានជួយស្រង់យករលកទាំងនោះចេញពីទិន្នន័យ LIGO ដ៏រំខានទាំងអស់។

វាបានបង្ហាញថា នេះមិនមែនគ្រាន់តែជាការបង្វឹកបង្ហាត់សមត្ថភាពខាងសិក្សានោះទេ។ វាគឺជាមន្តអាគមជាក់ស្តែង។.

កន្លែងដែល AI នៅតែជំពប់ដួលលើសមីការរបស់វា

កុំផ្សព្វផ្សាយហួសហេតុពេក។ មាន បញ្ហា មួយចំនួន៖

រោគសញ្ញាប្រអប់ខ្មៅ ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបញ្ចេញ «ចម្លើយ» ដែលយើងមិនតែងតែយល់។
ជ្រូកទិន្នន័យ ៖ គំរូល្អទាមទារទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន - ហើយរូបវិទ្យាមិនតែងតែផ្តល់លទ្ធផលល្អនោះទេ។
ការយល់ច្រឡំលំនាំ ៖ ពេលខ្លះ AI គ្រាន់តែ... រកឃើញរូបរាងនៅក្នុងពពក។

សីលធម៌នៃរឿងនេះ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចជំរុញរូបវិទ្យាបាន។ វាមិនអាច ជំនួស អ្នករូបវិទ្យាបានទេ។ យ៉ាងណាក៏ដោយ។

សម្រាប់ខួរក្បាលដែលខ្ជះខ្ជាយពេលវេលា

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត + រូបវិទ្យា = ការលាយបញ្ចូលគ្នាដ៏ចម្លែក និងពោរពេញដោយជោគជ័យ។ ការក្លែងធ្វើលឿនជាងមុន។ ទ្រឹស្តីដិត។ ជ័យជម្នះក្នុងពិភពពិត។ ប៉ុន្តែដូចជាការពិសោធន៍ដ៏រញ៉េរញ៉ៃណាមួយដែរ អ្វីដែលអ្នកទទួលបានគឺអាស្រ័យលើរបៀបដែលអ្នករៀបចំវា។.

ប្រសិនបើអ្នករៀនរូបវិទ្យា ហើយមិនសិក្សាអំពី AI? អ្នកប្រហែលជាខកខានការផ្លាស់ប្តូរគំរូបន្ទាប់។ គ្មានសម្ពាធទេ។ 🚀

ស្វែងរក AI ចុងក្រោយបំផុតនៅហាងជំនួយការ AI ផ្លូវការ

អំពីយើង

ត្រឡប់ទៅប្លុកវិញ

ប្រទេស/តំបន់