【MIT博士论文解读】神经物理世界模型:融合物理与AI,解锁更高效智能体

MIT博士论文提出神经物理世界模型,融合可微物理与神经网络,旨在提升模型模拟真实动态、适应新配置及泛化能力,应用于重建、机器人控制和科学发现。

原文标题:【MIT博士论文】通过神经物理构建世界模型

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

本文解读了一篇MIT博士论文,该论文提出了一种名为“神经物理学”的混合框架,旨在构建更强大的世界模型。传统世界模型构建方法存在局限性:一类依赖手动设计的物理引擎,难以扩展到复杂物理现象;另一类则依赖大量数据进行学习,缺乏物理原理导致效率降低。神经物理学方法结合了两者的优势,利用可微物理学建模基本动态,同时通过神经网络学习其他模块,从而使模型能够更准确地模拟真实动态、轻松适应新的配置,并在不同物理效应下进行泛化。这种模块化结构也使得模型能够通过安装不同的预训练神经模块来适应新的配置。该框架在重建、机器人控制和科学发现等应用中展现出有效性。

怜星夜思:

1、神经物理学方法听起来很有意思,它和传统的物理引擎相比,最大的优势在哪里?仅仅是可微吗?
2、文中提到“世界模型能够通过简单地安装不同的预训练神经模块来适应新的配置”,这个“安装”具体是指什么操作?是类似于软件插件一样吗?
3、神经物理学在机器人控制方面有什么应用潜力?除了文中提到的提高数据效率和鲁棒性,还有没有其他的可能性?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

在本论文中,我们旨在通过神经物理学构建世界模型


世界模型通过数据驱动的方式学习环境的动态,利用成本效益高的模拟和可微性,在控制、设计、识别和生成等下游任务中提高性能和效率。理想情况下,预训练的世界模型应当满足以下条件:(1)准确模拟真实动态,(2)能轻松适应新的配置,(3)能够在不同的物理效应下进行泛化。此前的尝试要么采用了具有少量可微物理参数的基于模型的物理学,要么仅为特定场景进行训练,集成的物理先验非常有限。这些世界模型未能实现其目标,限制了它们在现实世界中的准确评估应用以及扩展到更大的预训练世界模型的能力。在本论文中,我们旨在通过神经物理学构建世界模型,神经物理学是一个混合神经-物理框架,利用可微物理学建模基本动态,同时通过神经网络学习所有其他模块。通过集成神经物理学,世界模型能够紧密遵循物理原理,同时高效地学习多种效应。神经物理学的模块化结构使得世界模型能够通过简单地安装不同的预训练神经模块来适应新的配置。我们将展示这一新型框架在重建、机器人控制和科学发现等应用中的有效性。

1.1 动机

科学家们长期以来一直在研究有效的方法,以开发世界的高效表示,称为世界模型[51, 95]。世界模型使得智能体能够与环境进行交互,既可以预测未来事件[54, 57, 58, 80, 209, 211],也可以基于当前状态或动作推导梯度[35, 37, 66, 67, 140, 142, 141, 191]。通常,世界模型具有感知来自环境的多模态信号的能力,并通过多模态反馈响应输入的控制信号[51, 80, 113]。具有成本效益的未来轨迹和导数的可用性显著提高了数据效率、鲁棒性以及下游任务的性能,包括机器人控制和设计[57, 58, 113, 114]、推理[51]和生成[192]。

近期的研究已经开发了基于物理的世界模型,使用可微物理模拟器或残差物理来建模诸如刚性体[141, 199]、可变形体[140, 142, 37, 191]、流体[35, 196]以及多物理系统[101]等已研究的物理效应。这些世界模型通常通过优化预定义的系统参数与现实世界的物理对齐良好,从而使它们能够有效地推广到未见过的配置。然而,依赖手动设计的物理引擎和系统参数限制了它们对未建模物理效应的普遍性。例如,使用基于专用有限元方法构建的可微变形体仿真来模拟流体环境需要大量的工作,甚至可能是不可能的。这一局限性凸显了将这些模型扩展到多样和复杂物理现象时所面临的挑战。

另一方面,另一个研究方向试图使用图神经网络[154, 137]或潜在动态模型[53, 54],在最小物理先验的基础上建模世界。这些方法旨在建立基础的世界表示,而不依赖过多的预定义物理参数,而是利用结构和学习到的表示来理解和预测动态。这可以导致更灵活的模型,而不受手动设计的物理限制。然而,由于缺乏基本的物理原理,这可能导致样本效率降低、计算浪费以及物理完整性的妥协。

近期的研究还探讨了通过使用物理信息神经网络(PINNs)[146, 144, 145, 81]将物理先验集成到普通神经网络中的方法。在这种方法中,物理约束被作为损失函数进行公式化,并以自监督的方式回传到神经网络中。PINNs通过将数据与物理定律相结合,提供了一种新的视角来建模物理世界。然而,它们的集成通常过于弱,无法可靠地支持长期的下游任务。此外,PINNs通常针对特定场景配置和时间跨度进行优化,限制了它们在更广泛场景中的应用。



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我认为最大的优势在于它的灵活性和学习能力。传统的物理引擎是预先设定好的规则,难以处理未建模的物理效应。而神经物理学可以通过神经网络学习这些效应,动态地调整模型,更好地适应复杂环境。可微性是基础,让神经网络可以学习和优化物理模块,反过来物理模块也能指导神经网络的学习方向,两者相互促进,最终实现更强大的世界模型。

盲猜一波,会不会是用某种attention机制,让模型自动选择哪些预训练模块是相关的?这样就不用手动“安装”了,模型自己会决定哪些模块应该参与计算。想想就有点科幻啊!

我理解的“安装”更像是迁移学习。预训练的神经模块已经学到了一些通用的物理规律或特征,可以把它们迁移到新的场景中,相当于给新的模型提供了初始的“脚手架”,加速了学习过程。当然,具体实现可能更复杂,需要考虑模块之间的兼容性和接口问题。

同意楼上的观点,可微性只是表象,背后是融合物理先验知识和数据驱动学习的能力。传统的物理引擎就像一个工具箱,你只能用已有的工具解决问题。而神经物理学则像一个不断进化的工具箱,可以根据遇到的新问题,自己创造新的工具。

我觉着除了灵活性,可解释性应该也是一个优势吧?毕竟一部分是由物理模型驱动的,结果更容易理解。如果完全是黑盒神经网络,出了问题很难debug。当然,具体效果还得看实际应用,理论上是这么个思路。不过最大的问题还是算力吧,这玩意训练起来估计烧显卡。

我觉得最大的潜力在于提高机器人的自主性和适应性。如果机器人能够理解环境的物理规律,就可以更好地规划路径、控制动作,甚至可以自主地解决一些突发问题。比如,一个搬运机器人在遇到障碍物时,可以根据物理模型预测碰撞的可能性,并自动调整姿态,避免碰撞。

还可以和强化学习结合,让机器人在虚拟环境中进行训练,然后再把训练好的模型迁移到真实机器人上。这样可以避免在真实环境中进行大量的实验,降低风险和成本。不过,虚拟环境和真实环境之间总是存在差异,如何减小这种差异是一个挑战。

我也觉得是类似“即插即用”的模块化设计,每个模块负责处理特定的物理效应或任务。这样可以根据需要灵活组合不同的模块,构建出适应不同场景的世界模型。不过,这种模块化设计对模块间的接口和数据格式有很高的要求,需要精心设计。

除了控制,还可以用于机器人设计。通过神经物理学,可以模拟不同结构的机器人在不同环境下的性能,从而优化机器人的结构设计。这可以大大缩短机器人研发周期,并降低研发成本。甚至可以通过实验找到一些意想不到的结构设计方案,毕竟很多时候,灵感来源于实验。