新AI方法攻克科学最难数学问题之一
宾夕法尼亚大学工程师团队展示了一种新方法，帮助AI破解科学最难谜题之一：从可观测结果反向推导隐藏原因。
宾夕法尼亚大学研究人员提出一种新方法，利用人工智能解决数学中最困难的挑战之一：逆偏微分方程（PDEs）。这些方程对理解复杂系统至关重要，但求解长期挑战着数学和计算能力。
该团队的解决方案名为“磨光层”（Mollifier Layers），通过改进AI处理这些问题的数学原理，而非单纯增加计算能力，提升了AI的表现。该方法应用广泛，从解码基因活动到改善天气预报。
“解决逆问题就像观察池塘中的涟漪，反向推断石子落下的位置，”材料科学与工程（MSE）系Eduardo D. Glandt总统特聘教授、研究资深作者Vivek Shenoy说，该研究发表在《机器学习研究汇刊》（TMLR），将在2026年神经信息处理系统会议（NeurIPS 2026）上展示。“你可以清楚看到效果，但真正的挑战是推断隐藏的原因。”
研究人员没有依赖更强大的硬件，而是专注于改进底层数学。“现代AI常通过扩展计算能力进步，”MSE系博士生、研究共同第一作者Vinayak Vinayak说。“但一些科学挑战需要更好的数学，而不仅仅是更多计算。”
逆偏微分方程在科学中的重要性
微分方程是科学建模的支柱。它们描述系统随时间的变化，无论…
原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260505234605.htm
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