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采访 AAAI 研究员 Anima Anandkumar：用于科学和工程问题的神经算子
每年，人工智能促进协会 (AAAI) 都会表彰一群在人工智能领域做出重大、持续贡献的个人，并任命他们为研究员。我们一直在与 2024 年 AAAI 研究员进行交流，以了解有关他们研究的更多信息。在这次采访中，我们见到了 […]
来源:ΑΙhub每年，人工智能的发展协会（AAAI）认识到一群人通过任命人工智能为人工智能做出了重大，持续的贡献。我们一直在与2024年AAAI研究员中的一些人交谈，以了解有关他们的研究的更多信息。在这次采访中，我们遇到了Anima Anandkumar，并了解了她在神经操作员方面的工作，她是发明家。
人工智能的发展协会（AAAI） 2024 AAAI Fellows Anima Anandkumar为什么神经操作员如此强大，以及他们如何为科学和工程问题带来这样的进步（超过以前的神经网络方法）？
神经操作员能够学习在多个分辨率下发生的复杂物理现象，而标准神经网络无法做到。标准神经网络使用固定数量的像素或分辨率来学习现象，而神经操作员则表示数据为连续功能。因此，神经操作员可以捕获神经网络不能的细节。您可以在向量和栅格图形之间进行类比。使用栅格图形，当您放大时，它会变得模糊，因为它使用了固定数量的像素。相比之下，使用矢量图形，即使在缩放后仍然保持锋利，因为它通过连续函数代表形状。
神经操作员与在多个尺度上发生的科学和工程问题有关。例如，为了预测飓风如何发展，我们需要捕获细节：仅对飓风的粗略视图是不够的。神经操作员可以准确捕获这些细节，而比传统的数值模型更快（4-6个数量级）。
是否有特殊类型的神经操作员特别适合的问题？同样，它们不太适合的问题？
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AAAI ， AAAI Fellows 2024 露西·史密斯（Lucy Smith），Aihub的执行编辑。AAAI
，AAAI Fellows 2024露西·史密斯（Lucy Smith），Aihub的执行编辑。