何愷明帶隊(duì)馴服AI更懂物理！去噪方法+哈密頓網(wǎng)絡(luò)，清華校友一作

西風(fēng) 2025-03-14 09:26:41 來源：量子位

夢(mèng)晨 西風(fēng) 發(fā)自 凹非寺
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不過半個(gè)月，何愷明又有新作了，這次的主題是：

去噪方法結(jié)合哈密頓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓AI更懂物理。

何愷明團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)框架在處理物理問題時(shí)存在以下局限：

• 主要關(guān)注局部時(shí)間關(guān)系，如預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的物理狀態(tài)，而忽略了長(zhǎng)程和高層物理交互
• 主要聚焦于正向模擬，如根據(jù)初始條件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的演變，而忽視了其他物理推理任務(wù)

受到生成圖像的擴(kuò)散模型啟發(fā)，新框架去噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)將哈密頓神力學(xué)運(yùn)算符推廣為通用的神經(jīng)運(yùn)算符，既遵循物理約束，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和表現(xiàn)力，并在鐘擺等物理推理任務(wù)中展示了去噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)的有效性和靈活性。

讓AI更懂物理，怎么做到的？

首先來介紹哈密頓力學(xué)，將系統(tǒng)的演化通過相空間中的軌跡表示，其中的動(dòng)力學(xué)規(guī)律由哈密頓方程給出。

傳統(tǒng)的哈密頓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（HNN）將哈密頓量視為由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化的黑盒函數(shù)，并通過優(yōu)化參數(shù)最小化損失函數(shù)。

但HNN在推理時(shí)卻受到挑戰(zhàn)，由于確定新的系統(tǒng)狀態(tài)需要解決優(yōu)化問題，當(dāng)可用數(shù)據(jù)由單個(gè)仿真軌跡組成而沒有額外的參考點(diǎn)時(shí)，就會(huì)變得困難。

新的解決辦法是把優(yōu)化過程合并到網(wǎng)絡(luò)中，統(tǒng)一了每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)狀態(tài)優(yōu)化的去噪更新規(guī)則和跨時(shí)間步的哈密頓建模狀態(tài)關(guān)系。

首先，Block-wise哈密頓量設(shè)計(jì)將系統(tǒng)狀態(tài)按塊劃分和設(shè)置步長(zhǎng)，建立起不同時(shí)間塊之間的聯(lián)系，可以觀察系統(tǒng)在不同時(shí)間尺度上的行為，超越了經(jīng)典HNN僅對(duì)相鄰時(shí)間步的建模局限。

由于期望Block-wise哈密頓量不僅能對(duì)跨時(shí)間步的狀態(tài)關(guān)系進(jìn)行建模，還能學(xué)習(xí)每個(gè)時(shí)間步的狀態(tài)優(yōu)化，以用于推理。

因此采用掩碼建模策略，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，將部分輸入狀態(tài)掩碼掉。

具體操作上，向輸入狀態(tài)添加不同幅度的噪聲，而不是簡(jiǎn)單地掩碼掉輸入狀態(tài)。

通過設(shè)計(jì)不同的掩碼模式，可實(shí)現(xiàn)適應(yīng)不同任務(wù)的靈活推理策略：

• 自回歸掩碼：掩碼掉最后幾個(gè)狀態(tài)，類似于物理模擬中的下一狀態(tài)預(yù)測(cè)的前向建模。在正向模擬任務(wù)中，訓(xùn)練時(shí)模型根據(jù)前面已知狀態(tài)預(yù)測(cè)被掩碼的后續(xù)狀態(tài)，學(xué)習(xí)狀態(tài)隨時(shí)間的演變規(guī)律，推理時(shí)利用這些規(guī)律預(yù)測(cè)未來狀態(tài)。
• 超分辨率掩碼：掩碼掉中間的狀態(tài)，可用于數(shù)據(jù)插值。在軌跡插值任務(wù)中，通過這種掩碼模式，模型學(xué)習(xí)根據(jù)周圍已知狀態(tài)來推斷中間被掩碼狀態(tài)的值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)稀疏軌跡的超分辨率處理。
• 任意順序掩碼：包括隨機(jī)掩碼，可根據(jù)任務(wù)需求自適應(yīng)設(shè)計(jì)掩碼模式，增強(qiáng)模型在不同場(chǎng)景下的適應(yīng)性。在表示學(xué)習(xí)任務(wù)中，隨機(jī)掩碼有助于模型學(xué)習(xí)到更魯棒的物理系統(tǒng)特征表示。

基于Block-wise哈密頓量構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于僅解碼器Transformer。

總體是與GPT系列類似的架構(gòu)，但沒有因果注意力掩碼，對(duì)每個(gè)軌跡使用潛空間編碼z作為哈密頓值輸出的查詢token，編碼每個(gè)狀態(tài)的噪聲標(biāo)度并添加到位置嵌入中。

該架構(gòu)不是依靠編碼器從軌跡數(shù)據(jù)中推斷全局潛空間編碼，而是采用自解碼器框架，為每個(gè)軌跡維護(hù)一個(gè)可學(xué)習(xí)的潛空間編碼z。

這種方法允許模型存儲(chǔ)和優(yōu)化特定于系統(tǒng)的嵌入，而無需單獨(dú)的編碼過程。

在訓(xùn)練過程中，共同優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和Codebook。訓(xùn)練后，給定一個(gè)新的軌跡凍結(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，只優(yōu)化新軌跡的潛空間編碼。

在單擺和雙擺系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測(cè)試了去噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)在正向模擬、表征學(xué)習(xí)和軌跡插值三個(gè)任務(wù)中的性能。

正向模擬實(shí)驗(yàn)中，噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)哈密頓網(wǎng)絡(luò)在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中表現(xiàn)更優(yōu)，顯示出更好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

表征學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)中，即使在輸入狀態(tài)存在噪聲和不完整的情況下，去噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)也能恢復(fù)系統(tǒng)狀態(tài)，在處理不完整或損壞的觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的魯棒性，能夠提取到物理系統(tǒng)的關(guān)鍵特征。

軌跡插值實(shí)驗(yàn)中，去噪哈密頓網(wǎng)絡(luò)即使在采樣非常稀疏的情況下也能保持較高的準(zhǔn)確性，與其他基準(zhǔn)模型相比能夠生成更平滑、更接近真實(shí)軌跡的預(yù)測(cè)結(jié)果，展示了其在處理稀疏數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)。

論文一作清華校友

這項(xiàng)研究由來自麻省理工學(xué)院、斯坦福大學(xué)、哈佛大學(xué)、布宜諾斯艾利斯大學(xué)、美國(guó)東北大學(xué)的研究人員聯(lián)合完成。

論文一經(jīng)公布，作者就激情當(dāng)起了自個(gè)兒的首批自來水（doge）。

一作Congyue Deng還在X上留下了幾個(gè)開放性問題：

在深度學(xué)習(xí)中，如何定義物理推理？
什么是物理模擬？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)具備哪些物理屬性？

DHN并非終極解決方案，而只是一個(gè)開端 。

值得一提的是，Congyue Deng還是清華校友，2020年本科畢業(yè)于清華大學(xué)數(shù)學(xué)系，GPA（平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)）在114個(gè)人里面排第一。

現(xiàn)在她是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系五年級(jí)博士生，師從Leonidas Guibas。（這篇論文的部分工作是Congyue Deng在麻省理工學(xué)院做訪問生期間完成的）

今年9月起，她將成為麻省理工學(xué)院Tayebati博士后研究員，同時(shí)也是美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)（NSF）的人工智能和基礎(chǔ)相互作用研究院（IAIFI）研究員，與MIT大牛何愷明、Bill Freeman、Marin Solja?i?合作。

她的個(gè)人主頁介紹，研究興趣包括3D計(jì)算機(jī)視覺、幾何深度學(xué)習(xí)以及物理表示學(xué)習(xí)。

短期內(nèi)，她專注于將幾何表示學(xué)習(xí)整合到生成模型中，以便更好地捕捉數(shù)據(jù)分布的低維流形結(jié)構(gòu)，特別關(guān)注其在物理學(xué)和機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，她希望從數(shù)據(jù)中揭示幾何結(jié)構(gòu)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸納偏置的設(shè)計(jì)提供參考。

Congyue Deng還特別感謝了在論文中出鏡的貓貓，名叫Rell：

論文地址：https://arxiv.org/abs/2503.07596v1
參考鏈接：https://x.com/CongyueD/status/1899296857819697324