8月30日消息，加州理工学院 computing 教授Anima Anandkumar团队在物理AI领域取得突破：利用Neural Operators实现混沌动力学预测比传统数值模拟快100万倍。

技术突破

传统生成模型需要海量数据和极长上下文才能表示连续3D物理系统，而Neural Operators将数学结构直接嵌入深度学习架构，使研究人员能够在消费级GPU上以相对较小的训练数据集实现高分辨率科学建模。该技术可预测天气系统、聚变等离子体扰动等混沌动力学。

应用场景

物理AI是AI与机器人技术交叉的前沿方向。传统方法依赖大量试错和物理仿真，而Neural Operators能够在毫秒级完成原本需要数小时的计算，这将大幅加速机器人训练、气候模拟和能源系统优化。

与Transformer的对比

Anandkumar指出，标准Transformer在处理物理系统时存在根本性局限——它们将连续空间离散化，导致信息损失。Neural Operators通过保留连续数学结构，从根本上解决了这一问题。