Neue MIT-KI simuliert die physikalische Realität - Ein Schritt in Richtung physischer Modelle der realen Welt
Nicht zuletzt am Beispiel von KI-Videogeneratoren sieht man, dass Künstliche Intelligenz noch immer Schwierigkeiten damit hat das physikalische Verhalten von Objekten in der realen Welt vorherzusagen und abzubilden. In meinem Test von RefVid (Modell Kling 4) blieben Personen in Tischen stecken, Laptops verwandelten sich in 3-Foldables usw.
Die korrekte Simulation der physischen Welt und der vielen unterschiedlichen Objektarten darin stellt noch immer eine Schwierigkeit dar. Auch aktuell sind für Simulationen bislang häufig völlig unterschiedliche, speziell entwickelte Programme vonnöten.
Was ist WorldParticle und wie funktioniert es?
Das MIT hat jetzt jedoch eine KI entwickelt, die ganz unterschiedliche Materialien und deren Verhalten simulieren kann. Das MIT nennt das Programm WorldParticle. Anstatt jedes Material mit seinen eigenen physikalischen Gleichungen und einem eigens programmierten Simulationsverfahren zu modellieren, zerlegt die KI unterschiedliche Objekte in viele kleine dreidimensionale Partikel.
Jedes dieser Partikel hat eine räumliche Position, eine Geschwindigkeit, physikalische Eigenschaften und Wechselwirkungen mit anderen Partikeln und/oder äußeren Kräften. Während z.B. ChatGPT das nächste Wort vorhersagt, sagt WorldParticle den nächsten Bewegungszustand der Partikel voraus.
Bisher kann das Modell bereits 6 unterschiedliche physikalische Phänomenen abbilden: Granulare Materialien wie Sand oder Erde, Flüssigkeiten, verformbare Festkörper (z.B. elastische Objekte) und sogar Proteine (wie sich molekulare Strukturen im Laufe der Zeit verändern). So soll die Simulation von Proteinbewegungen soll etwa 100-mal schneller gewesen sein als mit den verglichenen klassischen Verfahren.
Warum und wofür ist das relevant?
Besonders relevant ist das für die Vereinheitlichung physikalischer Simulationen und das in nahezu allen Bereichen. Zukünftig bräuchte man keine speziellen Programme für einzelne Materialsimulationen mehr, ein KI-Modell kann diverse Materialien simulieren. Das erhöht die Simulationsgeschwindigkeit und senkt Testhürden und -zeiten.
Profitieren könnten dadurch die Entwicklung von Medikamenten, Produkten wie Autos, Smartphones, Videospiele und alles mögliche andere. Es geht um nichts weniger als um einen wichtigen Schritt in Richtung Foundation Models for Physics. Dadurch könnten dynamische Prozesse der realen Welt besser vorhersagbar und testbar gemacht werden.
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