耶魯大學工程學院的研究人員近日獲得來自美國海軍研究辦公室(ONR)的一項900萬美元的多大學研究倡議(MURI)資助,旨在探索如何透過複雜的高維干預來控製或設計一致的物理系統。這項研究不僅在科學界引起了廣泛關注,也為美國大學在跨學科研究和技術創新方面提供新的視角。
該計劃由應用物理學的曹慧(Hui Cao)教授領導,旨在理解在許多複雜系統中觀察到的一個反直覺現象:引入無序或複雜性往往可以導致更有序的行為。這項研究的核心在於揭示複雜系統中的「無序」擾動如何能引發顯著的變化。研究團隊的關鍵見解是,新的機器學習技術可以有效地設計這些複雜的、看似無序的干預,即使在傳統物理分析或人類直覺失效的系統中也能奏效。這項發現不僅為物理學的研究提供新的思路,也為工程技術的應用開啟新的可能性。
在這一背景下,機器學習在複雜系統控制中的影響顯得特別重要。今年5月18日,俄亥俄州立大學的研究人員發布一項利用先進機器學習演算法控制複雜系統的研究成果,標誌著自主控制技術的新前沿。研究表明,新的演算法在數位雙胞胎上進行測試,能夠有效預測和控制混沌系統,同時顯著提高能耗和計算需求的效率。這項研究與耶魯大學的計劃形成良好的呼應,顯示機器學習在複雜系統中的應用潛力。
傳統的線性控制器在日常設備中廣泛應用,但由於其簡單的規則,難以控制複雜行為的系統,如混沌現象。因此自駕車和飛機等先進設備通常依賴基於機器學習的控制器,這些控制器使用複雜的網路來學習最佳控制演算法。耶魯大學的研究團隊正是利用這一點,試圖透過機器學習技術設計出能夠有效控制高維度、無序的非線性動態系統的演算法。
此外,耶魯大學的研究也特別關注雷射系統的同步問題。該團隊旨在創建雷射系統,使多個不同的雷射同步到同一相位,從而使它們有效地作為一個單一的雷射工作。這一目標不僅在理論上具有挑戰性,在實際應用上也具有重要意義。去年1月,研究人員在《物理前沿》(Frontiers in Physics)期刊上發表一項關於多束皮秒-拍瓦雷射系統穩定性改進的研究,探討如何透過高速度和高解析度的主動束指向穩定控制系統來減少雷射光束的指向波動,從而提高雷射系統的峰值功率。這項研究為耶魯大學的雷射同步計劃提供重要的參考,顯示雷射技術在等離子體和聚變研究中的潛在應用。
曹慧教授的研究計劃不僅是一個學術探索的機會,更是一個跨領域合作的典範。該跨學科團隊包括來自多個機構的研究人員,包括密西根大學、馬里蘭大學、維吉尼亞理工大學、韋斯利大學和亞利桑那州立大學等。這種跨領域的合作模式在當今科學研究中愈發重要,能夠有效整合不同領域的知識和技術,並推動創新的進程。
在耶魯大學的研究中,人工智慧驅動的演算法在工程和機器人技術中的潛在影響也值得關注。隨著人工智慧技術的快速發展,AI的應用已滲透到各個產業,大大改變我們的生活和工作方式。根據2024年的最新研究,AI的市場價值預計將超過1,960億美元,並在2030年達到1.8兆美元。AI的應用範圍廣泛,涵蓋電子商務、教育、生活方式、導航、機器人技術等多個領域。
在機器人技術方面,AI的進步使得機器人能夠與人類合作,提升生產效率。耶魯大學的研究計劃如果成功,將為機器人技術的發展提供新的動力,推動智慧系統在複雜環境中的應用。這不僅能夠提高工程技術的效率,也能夠為未來的自主技術開發奠定基礎。
總的來說,曹慧教授團隊的研究計劃不僅在科學研究上具有重要意義,也為美國大學在跨學科合作、機器學習應用和工程技術創新方面提供新的視角。隨著研究的深入,期待這項計劃能為複雜系統的控制和設計帶來新的突破,推動相關領域的技術進步與應用發展。 本報記者李强波士頓報道