跳转到主要内容
移动世界。
生成的对抗网络

主图像©Andrew Brumagen

最着名的(IN)由于他们创造德国的能力,生成的对抗网络(GANS)是用于创建令人难以置信的逼真模拟数据的机器学习工具。

虽然这种能力可以用来让政治人物或名人看起来说你想说的任何话,但它可以在各种数据上发挥它的魔力——不仅仅是视频。

现在,物理学家转向Gans突破遏制科学的障碍。

我们正从深度伪造转向深度物理。

伪造者与检查员

生成的对抗网络几乎是不言自明的:它们通过点击网络彼此来生成数据。

深度造假专家、斯坦福大学(Stanford)和Coursera的讲师周莎伦(Sharon Zhou)告诉我,想象一个艺术伪造者和一个艺术检查员。

当然,伪造者是在试图对价值连城的艺术品进行完美无缺的复制。检查员既能看到真正的艺术品,也能看到伪造者的仿制品,他必须根据一些关于真品外观的基本规则来猜测谁是谁。

根据检查员的判断,伪造者回去磨练自己的工作。

“艺术伪造者意识到”哦,你认为这个看起来是现实的?“”周说。“”我要继续画画,直到它看起来像()mona lisa。'“

通过让两个网络相互竞争,氮化镓将每个模拟输出锐化到如此逼真的程度,以至于检查员也在不断磨练其对输出真假的认识,无法区分它们。

最终结果是模拟产品 - 无论是它的汤姆•克鲁斯,或者是两个原子碰撞的爆炸结果——这是尽可能真实的(至少,和我们用来训练GAN的真实数据一样好)。

你给巡视员执行的规则越好——猫必须有两只耳朵和一条尾巴;汤姆·克鲁斯有一双绿色的眼睛;电子并不是以这种特定的方式飞行的——最终的结果会越紧密,越现实。

这是这里的物理有一个很好的内置优势:自然界的既定规则,有助于确保伪造者没有做出一些不可能的事情。

物理限制

在大多数粒子物理实验背后都有一个非常简单的想法:让粒子围绕着对撞机旋转,直到它们,嗯,碰撞,并检测生成的TrainWreck的飞行碎片。分析这些结果将为您提供有关我们已经知道的事情的大量数据 - 也许我们没有。

研究人员感兴趣的正是那些神秘的未知因素。我们所谈论的亚原子事件发生的速度远远超过刺猬音速,由于数据复杂且难以解释,研究人员转向模拟来解释他们所看到的。

“我们的数据分析依赖于我们拥有的完整实验的仿真软件,”CERN的物理学家Maurizio Pierini说。

皮耶里尼说,模拟器相当准确,但“相当慢”。

这在分析了他们收集的大量数据时创建了一个瓶颈,这证明了昂贵的,随着时间,计算机处理能力和数据存储咀嚼到资源中。

大型特罗龙撞机(LHC)也定于升级;使用这个更强大的工具,(嗯)研究的身体局限性将获得更多的压力。

“艺术伪造者意识到”哦,你认为这个看起来是现实的吗?我会继续绘制这样,直到它看起来像()mona lisa。'“

沙龙周

“基本上,计算需要模拟碰撞将过度,”Pierini说。“我们将无法维持它。”

换句话说,即使我们能够做令人难以置信的实验,我们也无法理解这些测量意味着什么。

深度造假背后的技术可能是一个解决方案。

Cern Memicyist Sofia Vallecorsa是使用GAN模拟这些实验的一些输出的组的一部分。与传统模拟相比,甘可以给你带来的结果,很多得更快。

“你可以比GANs快5万倍,”Vallecorsa说。这样的速度带来了节省——所需的计算能力更小;不需要存储sim数据,如果你能快速重新制作,并且有能力模拟所有这些数据,这样研究人员就可以做他们要做的事情。

甘斯还可能被用于模拟实验,这些实验在现实中过于昂贵、困难或不切实际。

说你想学习当你打了原子漏洞时会发生什么石墨烯这是一种原子厚的碳材料。很明显,在你销毁你的物理样本之前你只能打这么多洞,这意味着你无法得到很多数据。

但是,要研究一块足够大的石墨烯具有实际意义是有挑战的(事实证明,量子力学让它变得棘手)。

生成式对抗网络,就像研究生凯尔米尔斯和科内尔卡斯特和物理学家艾萨克坦布雷建立的一个,可能是你的答案。这个名为“鲁根”(RUGAN)的网络可以提升其模拟效果(“鲁根”中的“u”字),让你无需这样做就能看到更大范围内会发生什么。

通过培训Rugan对较小的规模实验,研究人员能够模拟一个现实的大规模石墨烯片;本质上,他们深饰了材料。

“这几乎就像超级分辨率,”米尔斯一边说,一边放大并填充数据。

民主化物理

就像所有的深度神经网络一样,生成对抗网络的核心是a黑盒。我们知道进去了,我们知道出现了什么 - 我们可以检查它是否有效的答案 - 但我们不知道如何,AI何地到达其答案。

这个黑匣子是令人担忧的导致 - 和推动 - 从更广泛的物理界开始使用GANS。

“我第一次谈论这些事情,我被告知......”你为什么想这样做?你是一个物理学位;你不知道这些事情会把物理学家扔掉吗?“”Cern的Vallecorsa说。

但随着越来越多的氮化镓原型被开发出来,并提供更快、更准确的结果,该领域的敌对立场正在软化,研究人员在接受《自由思考》采访时说。

亚原子事件的发生速度远远超过刺猬音速,而且由于数据复杂且难以解释,研究人员转向模拟来解释他们所看到的。

物理学有令人羡慕的大量硬而快速的规则,可以用来测试GAN的输出;当它模拟一些物理上不可能的东西时,研究人员可以判断出来,将信息反馈给检查员,并确保伪造者下次能得到正确的信息。

如果这些模拟数据集可以证明足够逼真的人,GAN可能对物理学有一种民主化影响。在一些现成的图形卡上运行甘比购买超级计算机的时间更便宜,更容易打开GaN并从LHC插入数据,而不是击中并自己粉碎原子。

“这也可能为学生们打开机会的大门,”米尔斯说。

“自由思考”的物理学家认为,这个领域要广泛接受“甘斯”理论还需要5年左右的时间。但不管科学家们对黑匣子是否满意,这都是一种必然的适应,因为运行所有那些老式模拟的动力根本就不存在。

“几年后,我们将被迫接受这种方法,”Vallecorsa笑着说。“一个非常实际的问题。”

下一个

起义
人类能搞清楚人工智能的深度学习思维吗?
深入学习人工智能
起义
人类能搞清楚人工智能的深度学习思维吗?
深度学习人工智能正变得更加复杂、强大和不可破解,但这些科学家正试图破解黑匣子。

深度学习人工智能正变得更加复杂、强大和不可破解,但这些科学家正试图破解黑匣子。

人工智能
深度学习与机器学习:解释
深度学习vs机器学习
人工智能
深度学习与机器学习:解释
人工智能:深度学习和机器学习有什么区别?

人工智能:深度学习和机器学习有什么区别?

神经科学
多巴胺和血清素可能比我们想象的更多
多巴胺和5 -羟色胺
神经科学
多巴胺和血清素可能比我们想象的更多
多巴胺和血清素是至关重要的脑化学品。在活跃的大脑中同时测量它们的新研究表明他们可能会做的比我们的想法更多。

多巴胺和血清素是至关重要的脑化学品。在活跃的大脑中同时测量它们的新研究表明他们可能会做的比我们的想法更多。

药物
25美元的基因检测可以改善儿童哮喘的治疗
哮喘治疗
药物
25美元的基因检测可以改善儿童哮喘的治疗
根据新的研究,医生应该使用廉价的遗传测试来寻找特定的改变基因。

根据新的研究,医生应该使用廉价的遗传测试来寻找特定的改变基因。

妇女在科技
一家新科技创业公司旨在教更多女孩编程
儿童编码套件
妇女在科技
一家新科技创业公司旨在教更多女孩编程
这家初创公司刚刚推出了一套家庭编程工具包,旨在吸引更多女孩进入科技行业。

这家初创公司刚刚推出了一套家庭编程工具包,旨在吸引更多女孩进入科技行业。

3 d打印技术
世界上第一个漂浮的3D打印房屋
3D印刷房子
3 d打印技术
世界上第一个漂浮的3D打印房屋
捷克共和国的一个小组正在使用3D打印机器人建造他们声称将是世界上第一个漂浮的3D打印房屋。

捷克共和国的一个小组正在使用3D打印机器人建造他们声称将是世界上第一个漂浮的3D打印房屋。

创新
深度造假背后的技术如何帮助我们创造一个更美好的世界
深度造假背后的技术如何帮助我们创造一个更美好的世界
创新
深度造假背后的技术如何帮助我们创造一个更美好的世界
深度造假引发了媒体的激烈批评,并对公众辨别事实和……
通过杰基雪

深度造假引发了媒体的激烈批评,并质疑公众辨别事实和虚构的能力。但Deepfakes背后的技术GANs,在推动虚假社交媒体视频之外的创新方面具有巨大潜力。阅读更多内容,你会发现一些用这项技术做的令人惊奇的事情。

错误的
谨防弗兰肯巴斯!
谨防弗兰肯巴斯!
现在看
错误的
谨防弗兰肯巴斯!
可怕的预测几乎阻止了帮助数百万家庭的发明。
现在看

由于科学家在70年代开始在体外施肥中,父母挣扎有一个婴儿,专家和媒体占据了令人恐惧的预测,这几乎阻止了今天在其轨道上有所帮助的发明内容已经帮助了数百万家庭。