Artificial Intelligence for Scientific Discoveries: Extracting Physical Concepts from Experimental Data Using Deep Learning In the ever-evolving world of technology, it is no secret that Artificial Intelligence (AI) has been making tremendous strides in various fields, including scientific research. The question remains, however, whether AI will soon render human researchers superfluous? This thought-provoking book delves into the modern approaches to discovering physical concepts using machine learning and explores their strengths and limitations. The author's focus is on automating an essential step in the model creation process - finding the minimal number of natural parameters containing sufficient information to make predictions about the considered system. The book's central idea revolves around employing a deep learning architecture called SciNet to mimic a physicist's reasoning process. SciNet is designed to identify relevant physical parameters, such as the mass of a particle, from experimental data and make predictions based on these findings.

Искусственный интеллект для научных открытий: извлечение физических концепций из экспериментальных данных с помощью глубокого обучения В постоянно развивающемся мире технологий не секрет, что искусственный интеллект (ИИ) добился огромных успехов в различных областях, включая научные исследования. Однако остается вопрос, скоро ли ИИ сделает исследователей-людей лишними? Эта книга, заставляющая задуматься, углубляется в современные подходы к открытию физических концепций с использованием машинного обучения и исследует их сильные и слабые стороны. В центре внимания автора находится автоматизация существенного шага в процессе создания модели - нахождение минимального количества естественных параметров, содержащих достаточную информацию для того, чтобы делать прогнозы относительно рассматриваемой системы. Основная идея книги заключается в использовании архитектуры глубокого обучения под названием SciNet для имитации процесса рассуждений физика. SciNet предназначен для определения соответствующих физических параметров, таких как масса частицы, из экспериментальных данных и составления прогнозов на основе этих результатов.

Intelligence artificielle pour la découverte scientifique : extraire des concepts physiques de données expérimentales grâce à l'apprentissage profond Dans un monde en constante évolution de la technologie, il n'est pas un secret que l'intelligence artificielle (IA) a fait d'énormes progrès dans divers domaines, y compris la recherche scientifique. Cependant, la question reste de savoir si l'IA rendra bientôt les chercheurs humains superflus ? Ce livre, qui fait réfléchir, approfondit les approches modernes de la découverte des concepts physiques à l'aide de l'apprentissage automatique et explore leurs forces et leurs faiblesses. L'auteur se concentre sur l'automatisation d'une étape importante dans le processus de création du modèle - trouver un minimum de paramètres naturels contenant suffisamment d'informations pour prédire le système en question. L'idée principale du livre est d'utiliser une architecture d'apprentissage profond appelée SciNet pour simuler le processus de raisonnement d'un physicien. SciNet est conçu pour déterminer les paramètres physiques appropriés, tels que la masse de particules, à partir de données expérimentales et pour établir des prévisions sur la base de ces résultats.

Inteligencia artificial para descubrimientos científicos: extraer conceptos físicos de datos experimentales a través del aprendizaje profundo En un mundo de tecnología en constante evolución, no es ningún secreto que la inteligencia artificial (IA) ha logrado enormes avances en diversos campos, incluyendo la investigación científica. n embargo, la pregunta sigue siendo, la IA pronto hará que los investigadores humanos sean superfluos? Este libro, que nos hace reflexionar, profundiza en los enfoques modernos para descubrir conceptos físicos utilizando el aprendizaje automático y explora sus fortalezas y debilidades. enfoque del autor es automatizar un paso esencial en el proceso de creación del modelo - encontrar un número mínimo de parámetros naturales que contienen información suficiente para hacer predicciones sobre el sistema en cuestión. La idea principal del libro es utilizar una arquitectura de aprendizaje profundo llamada SciNet para imitar el proceso de razonamiento del físico. SciNet está diseñado para determinar parámetros físicos relevantes, como la masa de una partícula, a partir de datos experimentales y hacer predicciones basadas en estos resultados.

Inteligência Artificial para Descobertas Científicas: extração de conceitos físicos de dados experimentais através de um aprendizado profundo No mundo em constante evolução da tecnologia, não é segredo que a inteligência artificial (IA) tem feito grandes progressos em vários campos, incluindo a pesquisa científica. No entanto, a pergunta é: a IA vai tornar os exploradores humanos desnecessários em breve? Este livro, que faz pensar, aprofunda-se nas abordagens modernas para descobrir conceitos físicos usando o aprendizado de máquinas e explora seus pontos fortes e fracos. O principal foco do autor é a automação de um passo substancial no processo de criação do modelo - a localização de um número mínimo de parâmetros naturais que contenham informações suficientes para fazer previsões sobre o sistema em questão. A ideia principal do livro é usar uma arquitetura de aprendizagem profunda chamada SciNet para simular o processo de raciocínio do físico. É projetado para determinar parâmetros físicos relevantes, como a massa da partícula, a partir de dados experimentais e projeções baseadas nesses resultados.

Intelligenza artificiale per le scoperte scientifiche: estrarre i concetti fisici dai dati sperimentali attraverso una formazione approfondita In un mondo in continua evoluzione della tecnologia, non è un mistero che l'intelligenza artificiale (IA) abbia fatto enormi progressi in diversi settori, tra cui la ricerca scientifica. Ma resta la domanda: l'IA renderà presto i ricercatori umani superflui? Questo libro, che fa riflettere, approfondisce gli approcci moderni alla scoperta dei concetti fisici attraverso l'apprendimento automatico e esplora i loro punti di forza e debolezza. Il punto centrale dell'autore è l'automazione di un passo significativo nel processo di creazione del modello, ovvero l'individuazione di un numero minimo di parametri naturali che contengono informazioni sufficienti per predire il sistema in esame. L'idea principale del libro è di utilizzare un'architettura di apprendimento profondo chiamata SciNet per simulare il processo di ragionamento del fisico. È progettato per determinare i parametri fisici appropriati, come la massa di particelle, dai dati sperimentali e per fare proiezioni basate su questi risultati.

Künstliche Intelligenz für wissenschaftliche Entdeckungen: Extraktion physikalischer Konzepte aus experimentellen Daten durch Deep arning In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Technologie ist es kein Geheimnis, dass künstliche Intelligenz (KI) in verschiedenen Bereichen, einschließlich der wissenschaftlichen Forschung, enorme Fortschritte gemacht hat. Bleibt allerdings die Frage, ob KI menschliche Forscher bald überflüssig macht? Dieses zum Nachdenken anregende Buch vertieft aktuelle Ansätze zur Entdeckung physikalischer Konzepte mittels maschinellem rnen und untersucht deren Stärken und Schwächen. Der Schwerpunkt des Autors liegt auf der Automatisierung eines wesentlichen Schritts im Modellerstellungsprozess - der Suche nach einer minimalen Anzahl natürlicher Parameter, die genügend Informationen enthalten, um Vorhersagen über das betreffende System zu treffen. Die Grundidee des Buches ist die Verwendung einer Deep-arning-Architektur namens SciNet, um den Denkprozess eines Physikers zu simulieren. SciNet soll aus den experimentellen Daten relevante physikalische Parameter wie die Partikelmasse ermitteln und auf Basis dieser Ergebnisse Vorhersagen treffen.

Sztuczna Inteligencja dla Odkrycia Naukowego: Wyciąganie koncepcji fizycznych z danych eksperymentalnych poprzez głębokie uczenie się W stale rozwijającym się świecie technologii nie jest tajemnicą, że sztuczna inteligencja (AI) poczyniła ogromne postępy w różnych dziedzinach, w tym w badaniach naukowych. Pozostaje jednak pytanie, czy AI wkrótce zbędni ludzkich naukowców? Ta prowokująca do myślenia książka zagłębia się w nowoczesne podejścia do odkrywania pojęć fizycznych za pomocą uczenia maszynowego i bada ich mocne i słabe strony. Autor skupia się na automatyzacji znaczącego kroku w procesie tworzenia modelu - znalezieniu minimalnej liczby parametrów naturalnych zawierających wystarczającą ilość informacji, aby przewidzieć dany system. Główną ideą książki jest wykorzystanie głębokiej architektury uczenia się zwanej SciNet do symulacji procesu rozumowania fizyka. SciNet został zaprojektowany w celu identyfikacji istotnych parametrów fizycznych, takich jak masa cząstek, z danych eksperymentalnych i dokonywania prognoz na podstawie tych wyników.

אינטליגנציה מלאכותית לגילוי מדעי: הוצאת מושגים פיזיקליים מנתונים ניסיוניים באמצעות למידה עמוקה בעולם המתפתח של טכנולוגיה, אין זה סוד כי בינה מלאכותית (AI) עשתה צעדים עצומים בתחומים שונים, כולל מחקר מדעי. עם זאת, נשאלת השאלה, האם הבינה המלאכותית תהפוך בקרוב לחוקרים אנושיים למיותרים? ספר מעורר מחשבה זה מתעמק בגישות מודרניות לגילוי מושגים פיזיים באמצעות למידת מכונה ובוחן את החוזקות והחולשות שלהם. ההתמקדות במחבר היא באוטומציה של צעד משמעותי בתהליך יצירת מודל - מציאת המספר המינימלי של פרמטרים טבעיים המכילים מספיק מידע על מנת לחזות את המערכת המדוברת. הרעיון המרכזי של הספר הוא להשתמש בארכיטקטורת למידה עמוקה הנקראת SciNet כדי לדמות את תהליך ההיגיון של הפיזיקאי. SciNet נועד לזהות פרמטרים פיזיקליים רלוונטיים, כגון מסת חלקיקים, מנתונים ניסיוניים ולבצע תחזיות המבוססות על תוצאות אלו.''

Bilimsel Keşif için Yapay Zeka: Deneysel verilerden derin öğrenme yoluyla fiziksel kavramların çıkarılması Sürekli gelişen teknoloji dünyasında, yapay zekanın (AI) bilimsel araştırmalar da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda büyük adımlar attığı bir sır değil. Ancak, soru şu ki, AI yakında insan araştırmacıları gereksiz kılacak mı? Bu düşündürücü kitap, makine öğrenimini kullanarak fiziksel kavramları keşfetmeye yönelik modern yaklaşımları araştırıyor ve güçlü ve zayıf yönlerini araştırıyor. Yazarın odak noktası, bir model oluşturma sürecinde önemli bir adımın otomasyonudur - söz konusu sistem hakkında tahminlerde bulunmak için yeterli bilgiyi içeren minimum sayıda doğal parametrenin bulunması. Kitabın ana fikri, fizikçinin akıl yürütme sürecini simüle etmek için SciNet adlı bir derin öğrenme mimarisi kullanmaktır. SciNet, parçacık kütlesi gibi ilgili fiziksel parametreleri deneysel verilerden tanımlamak ve bu sonuçlara dayanarak tahminlerde bulunmak için tasarlanmıştır.

الذكاء الاصطناعي للاكتشاف العلمي: استخراج المفاهيم الفيزيائية من البيانات التجريبية من خلال التعلم العميق في عالم التكنولوجيا المتطور باستمرار، ليس سراً أن الذكاء الاصطناعي (AI) قد قطع أشواطاً كبيرة في مختلف المجالات، بما في ذلك البحث العلمي. ومع ذلك، يبقى السؤال، هل سيجعل الذكاء الاصطناعي قريبًا الباحثين البشريين زائدين عن الحاجة ؟ يتعمق هذا الكتاب المثير للتفكير في الأساليب الحديثة لاكتشاف المفاهيم الفيزيائية باستخدام التعلم الآلي ويستكشف نقاط قوتها وضعفها. ينصب تركيز المؤلف على أتمتة خطوة مهمة في عملية إنشاء نموذج - إيجاد الحد الأدنى من المعايير الطبيعية التي تحتوي على معلومات كافية من أجل إجراء تنبؤات حول النظام المعني. الفكرة الرئيسية للكتاب هي استخدام بنية التعلم العميق تسمى SciNet لمحاكاة عملية التفكير الفيزيائي. تم تصميم SciNet لتحديد المعلمات الفيزيائية ذات الصلة، مثل كتلة الجسيمات، من البيانات التجريبية وعمل تنبؤات بناءً على هذه النتائج.

人工智能用於科學發現：通過深度學習從實驗數據中提取物理概念在不斷發展的技術世界中，人工智能（AI）在包括科學研究在內的各個領域都取得了巨大成功，這已不是什麼秘密。然而，問題仍然是AI是否會很快讓人類研究人員多余呢？本書經過深思熟慮，深入探討了使用機器學習發現物理概念的現代方法，並探討了其優缺點。作者的重點是在模型創建過程中實現重要步驟的自動化-找到包含足夠信息以對有關系統進行預測的最小數量的自然參數。該書的主要思想是使用稱為SciNet的深度學習體系結構來模擬物理學家的推理過程。SciNet旨在從實驗數據中確定適當的物理參數，例如粒子的質量，並根據這些結果進行預測。