Фізика штучного інтелекту
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі досліджено зв’язок між фізикою та штучним інтелектом (ШІ), зокрема вплив фізичних принципів на розробку алгоритмів машинного навчання. Розглянуто аналогії між фізичними системами (статистична механіка, термодинаміка) та нейронними мережами, а також енергетичні виклики роботи ШІ.
The paper explores the relationship between physics and artificial intelligence (AI), in particular the influence of physical principles on the development of machine learning algorithms. It examines analogies between physical systems (statistical mechanics, thermodynamics) and neural networks, as well as the energy challenges of AI. Particular attention is paid to the use of fractal structures for algorithm optimization. The study emphasizes the importance of an interdisciplinary approach to the development of AI.
The paper explores the relationship between physics and artificial intelligence (AI), in particular the influence of physical principles on the development of machine learning algorithms. It examines analogies between physical systems (statistical mechanics, thermodynamics) and neural networks, as well as the energy challenges of AI. Particular attention is paid to the use of fractal structures for algorithm optimization. The study emphasizes the importance of an interdisciplinary approach to the development of AI.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Чернокнижник А. В. Фізика штучного інтелекту // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25023.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Mehta P. et al. A High-Bias, Low-Variance Introduction to Machine Learning for Physicists. PhysicsReports, 2019. — Vol. 810, pp. 1–124.
- Wolpert D. H., Macready W. G. No Free Lunch Theorems for Optimization. IEEE TransactionsonEvolutionary Computation, 1997. — Vol. 1, No. 1, pp. 67–82.
- Biamonte J. et al. Quantum Machine Learning. Nature, 2017. — Vol. 549, pp. 195–202.
- England J. L. Statistical Physics of Self-Replication. The Journal of Chemical Physics, 2013. —Vol. 139, No. 12, 121923.
- Landauer R. Irreversibility and Heat Generation in the Computing Process. IBMJournal of Researchand Development, 1961. — Vol. 5, No. 3, pp. 183–191.