从游戏少女到AI女神!她用物理驯服AI,让飓风预测快1000倍

从游戏少女到AI女神!她用物理驯服AI,让飓风预测快1000倍

编辑:英智

【导读】25年前,10岁的Rose Yu收到一台改变命运的电脑,从玩游戏到成为AI领域的领军人物,她如何用物理学与深度学习破解交通、飓风和核聚变的难题?跟随她的脚步,揭秘一位天才科学家的开挂人生!

10岁那年,Rose Yu收到一份改变命运的生日礼物——一台电脑。

在25年前,电脑在中国可是稀罕物。这份来自叔叔的礼物,从此开启了她开挂般的人生!

从游戏少女到AI女神!她用物理驯服AI,让飓风预测快1000倍

Rose Yu在加州大学圣地亚哥分校,俯瞰着拉霍亚海岸,她致力于构建能用物理学原理解决实际问题的神经网络

最开始,Yu用它玩电脑游戏,到了中学时期,她获得了网页设计奖。

大学时期,她在浙江大学主修计算机科学,在校期间因创新研究获奖。

后来,她选择到南加州大学(USC)读博,部分原因是她在美国唯一的亲友——那位叔叔,当时在附近的喷气推进实验室工作。

2017年,Yu获得博士学位,并荣获最佳博士论文奖。

最近一次获奖是今年1月,美国总统拜登亲自授予她总统早期职业奖。

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Yu现为加州大学圣地亚哥分校(UCSD)副教授,是「物理引导深度学习」领域的领军人物,多年来致力于将物理知识融入神经网络。

她用流体动力学原理改进了交通预测,通过加速湍流模拟,加深了对飓风的理解,甚至设计了一些工具来预测新冠肺炎(Covid-19)的传播。

她梦想部署一套称之为「AI科学家」的数字实验室助手。

基于物理学原理,人类研究员与AI助手的合作,有望催生全新的科学见解。

在她看来,整合这些「助手」的信息,或许是加速科学发现进程的最佳途径。

堵车催生的灵感

读研时,Rose Yu被洛杉矶的堵车折磨疯了!

学校门口两条高速公路交汇,每次出门都像「渡劫」。

2016年,她突发奇想:深度学习能识别图片,能否预测动态的交通?

当时,深度学习正火,它通过多层神经网络从数据中挖掘规律,图像分类成果显着。

她把车流想象成水流,在模型中,道路上的车流就好比流体在平面上流动,遵循流体动力学规律。

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最大的创新是引入图论的概念,把交通视为一张「图」。

监测道路交通状况的传感器是「节点」,传感器之间的道路及距离构成了「边」。

借助这张图,可以获取某个时刻整个路网的即时状况,包括每个位置车辆的平均速度。

把每隔5分钟生成的图组合起来,就能清晰看到交通的变化趋势,对交通状况进行预测。

靠着导师Cyrus Shahabi积累的海量数据,她的模型把交通预测时长从15分钟延长到1小时!

2018年,谷歌地图直接采用了她的代码,还邀请她当访问研究员。

给飓风「算卦」

解决了堵车难题,她又盯上了气候领域的硬骨头——湍流预测。

2018年,Yu在Lawrence Berkeley国家实验室做做了一次演讲,和那里的科学家们进行了交流,明确了这个问题。

湍流就是水流、气流里那些复杂的漩涡,小到咖啡搅拌的漩涡,大到海洋中的风暴,都和它有关。

用传统Navier-Stokes方程预测湍流,计算速度慢得像蜗牛,这也是为什么飓风难以精准预报。

Yu用最佳数值模拟训练的深度神经网络,学习这些模拟。

模型效果惊人:二维场景下预测速度快了20倍,三维场景直接快了1000倍!

未来预警飓风可能要用她的湍流预测算法了。

湍流几乎无处不在:血液里的湍流会引发中风,无人机螺旋桨的湍流会让飞机摇晃。

Yu在加州理工学院(CIT)做博士后时,曾与他人合作撰写了一篇研究无人机稳定性的论文。

团队用神经网络来模拟湍流,从而更好地控制无人机的起飞和降落。

1亿摄氏度左右的高温下,等离子体内会产生各种湍流。高温等离子体里的湍流,是核聚变的关键。

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Yu目前正在开发一种深度学习模型,能够在瞬间预测等离子体的行为。

AI科学家

Rose Yu还有个更大胆的想法:打造「AI科学家」。

她的团队开发的AI,已经能自动发现物理规律,如光速恒定的洛伦兹对称性、物体旋转不变的旋转对称性。

更牛的是,这些全是靠AI自己悟出来的!

AI还有潜力发现目前物理学中未知的新对称性,这将是一个巨大的突破。

她所设想的「AI科学家」不是单一的神经网络,而是程序的组合,用来辅助科学家做出新发现。

比如天气预报、分析全球变暖的原因,研究疫苗接种政策对疾病传播的影响。

现在,她的团队正开发更强大的基础模型,能处理数字、文本、图像、视频等多种数据。

也许几年后,科研人员就能用它快速分析数据、提出假设,把更多精力留给脑洞大开的创造性工作。

不过她也强调:AI永远是助手,不是替代者。

「我们的目标是让AI帮忙干杂活,人类的创造力才是无可替代的!」

Rose Yu(虞琦)

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Rose Yu是加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)计算机科学与工程系副教授。她是AI团队的核心成员,同时在Halıcıoğlu数据科学研究所任职。

她的研究兴趣主要在机器学习,尤其是大规模时空数据的处理与分析,她对AI推动科学发现有极大的热情。

她曾荣获美国总统青年科学家与工程师奖(PECASE),还曾获DARPA青年教师奖、欧洲早期科学与工程奖(ECASE)、美国国家科学基金会(NSF)杰出青年奖、赫尔曼奖学金,以及摩根大通、Meta、谷歌、亚马逊和Adobe等企业颁发的教师奖。

Yu多次获得最佳论文奖,曾获南加州大学(USC)最佳博士论文奖。她还被《麻省理工科技评论》评为35岁以下AI领域创新者。

参考资料:

Improving Deep Learning With a Little Help From Physics

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